RAG_Techniques这是一个聚焦于检索增强生成（RAG）
技术的开源项目，汇集了一系列前沿的 RAG 相关技术和实现方案。RAG 技术正改变着信息检索与生成式 AI 结合的方式，而这个项目就像一个技术 hub，把各种能提升 RAG 系统准确性、效率和语境丰富度的方法整合在一起，无论是研究人员还是从业者，都能在这里找到推动 RAG 技术发展的实用资源。
功能特色
- 技术全面且前沿：涵盖了从基础到高级的各类 RAG 技术，既有适合新手的基础 RAG 实现，也有像 Graph RAG、RAPTOR、Self-RAG 等先进架构和技术。
- 文档详尽：每个技术都配有全面的文档，详细介绍技术的 overview 和实现方法，方便用户理解和上手。
- 实用性强：提供了具体的实现指南和可运行的脚本，多数技术还支持在 Colab 中直接打开运行，用户可以快速将这些技术应用到实际项目中。
- 更新及时：会定期更新内容，纳入最新的 RAG 技术进展，保持项目的时效性和前沿性。
- 支持协作：鼓励社区贡献，用户可以提出新想法、反馈意见，共同推动 RAG 技术的创新和发展。
包含的主要技术类别及部分技术
- 基础技术：如基础 RAG、基于 CSV 文件的 RAG、可靠 RAG、块大小优化、命题分块等，为新手提供入门基础。
- 查询增强技术：包括查询转换、HyDE（假设文档嵌入）、HyPE（假设提示嵌入）等，用于提升查询与数据的匹配度。
- 语境丰富技术：像语境块标题、相关片段提取、语境窗口增强、语义分块等，增强 RAG 系统处理语境的能力。
- 高级检索方法：有融合检索、重排序、多面过滤、分层索引、集成检索等，优化检索效果。
- 迭代与自适应技术：如带反馈循环的检索、自适应检索、迭代检索等，使系统能不断优化检索结果。
- 评估技术：提供 DeepEval、GroUSE 等评估方法，用于评估 RAG 系统的性能。
- 可解释性技术：包含可解释检索方法，增加检索过程的透明度。
- 高级架构：如基于 Milvus 向量数据库的 Graph RAG、Microsoft GraphRAG、RAPTOR、Self-RAG、Corrective RAG 等，提升系统的整体性能。
应用场景
- 学习研究：对于学习 RAG 技术的学生和研究人员，这里是一个绝佳的学习资源，能系统了解 RAG 技术的发展和各类实现方法。
- 项目开发：开发者可以直接借鉴项目中的技术和实现方案，快速构建或优化自己的 RAG 系统，应用于智能问答、信息检索、内容生成等场景。比如，在智能客服系统中，利用其中的可靠 RAG 和查询增强技术，能更准确地理解用户问题并提供相关答案；在文档处理领域，语义分块、相关片段提取等技术可帮助快速从大量文档中提取有用信息。
- 技术交流与创新：社区成员可以通过贡献和协作，交流 RAG 技术的心得和创新点，共同推动该领域的技术进步。
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