<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>RAG on Mingy'Log</title><link>https://humyue.github.io/tags/rag/</link><description>Recent content in RAG on Mingy'Log</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 08 Jan 2025 00:52:23 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://humyue.github.io/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GraphRAG和LightRAG技术介绍</title><link>https://humyue.github.io/posts/graphrag-lightrag/</link><pubDate>Wed, 08 Jan 2025 00:52:23 +0800</pubDate><guid>https://humyue.github.io/posts/graphrag-lightrag/</guid><description>&lt;h1 id="rag介绍"&gt;RAG介绍&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成两个阶段的自然语言处理技术，它由** Facebook AI**团队在 2020 年提出。通常包括两个阶段：&lt;strong&gt;检索阶段和生成阶段&lt;/strong&gt;。在检索阶段，从知识库中找出与问题最相关的知识，为后续的答案生成提供素材。在生成阶段，RAG会将检索到的知识内容作为输入，与问题一起输入到语言模型中进行生成。这样，生成的答案不仅考虑了问题的语义信息，还考虑了相关私有数据的内容。解决了以下几个问题：&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>