Topic

Kiến Thức RAG

Bộ sưu tập gồm 6 bài viết

Hierarchical Indexing trong RAG: Phương pháp Nâng cao Hiệu suất Truy xuất Thông tin

Khám phá cách Hierarchical Indexing cách mạng hóa hệ thống RAG với cấu trúc phân cấp thông minh, giúp truy xuất thông tin chính xác và nhanh hơn so với phương pháp truyền thống.

Hybrid Search trong RAG: Kỹ thuật Tối ưu hóa Truy xuất Thông tin

Hybrid Search kết hợp tìm kiếm dựa trên từ khóa và vector để tối ưu hóa quá trình truy xuất trong RAG, mang lại kết quả chính xác hơn và toàn diện hơn so với các phương pháp truyền thống.

Query Transformation trong RAG: Kỹ thuật nâng cao hiệu suất truy xuất thông tin

Query Transformation (Biến đổi Truy vấn) là một kỹ thuật quan trọng trong hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG), giúp cải thiện đáng kể chất lượng truy xuất thông tin bằng cách biến đổi câu truy vấn ban đầu của người dùng thành các dạng truy vấn hiệu quả hơn

Query Expansion trong RAG: Kỹ thuật nâng cao hiệu quả truy xuất thông tin cho hệ thống AI

Khám phá cách Query Expansion cải thiện hiệu suất hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng cách mở rộng và làm phong phú truy vấn, giúp truy xuất thông tin chính xác và toàn diện hơn.

Kỹ thuật Chunk Engineering trong RAG: Phương pháp tiếp cận toàn diện

Bài viết này phân tích chi tiết về kỹ thuật Chunk Engineering trong hệ thống RAG, giúp tối ưu hóa quá trình truy xuất thông tin và nâng cao chất lượng phản hồi của mô hình ngôn ngữ lớn thông qua các phương pháp phân đoạn dữ liệu hiệu quả.

Kỹ Thuật Dense Retrieval Trong RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Dense Retrieval là phương pháp truy xuất thông tin dựa trên biểu diễn vector mật độ cao, đóng vai trò quan trọng trong hệ thống RAG hiện đại, giúp nâng cao khả năng hiểu ngữ nghĩa và truy xuất thông tin chính xác cho các mô hình ngôn ngữ lớn.