一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片段，利用大语言模型给出较为可靠的回答。 相比于直接询问大模型，这种方式具有回答准确率高，不容易产生大模型的“幻觉”问题等优点。 本项目实现了两种使用方式： “Milvus方案“在本地启动一个Milvus向量数据库的Docker服务，使用LlamaIndex框架和本地BAAI/bge-base-zh-v1.5Embedding模型实现RAG的业务逻辑。 “Zilliz Cloud Pipelines方案”使用云上的知识库检索服务Zilliz Cloud Pipelines，该服务包括了RAG流程的文档切片、向量化、向量检索等功能。 两种方案均使用OpenAI的GPT4作为大语言模型。

大规模检索增强生成 - 构建用于同步和摄取数十亿文本嵌入的分布式系统。| 文章详细介绍了Neum AI的一些技术和架构细节Neu

大规模检索增强生成 - 构建用于同步和摄取数十亿文本嵌入的分布式系统。| 文章详细介绍了Neum AI的一些技术和架构细节Neum AI 是一个用于大规模嵌入管理、优化和同步的数据平台，本质上有助于大规模 RAG。 RAG 通过以“自然方式”执行搜索来帮助快速查找数据，并使用该信息/知识为需要此类信息的更准确的人工智能应用程序提供支持。这是许多人在构建准确且最新的人工智能应用程序时采用的最新方法。