数据机器 #245
重新审视 GenAI RAG。Command-R。RAFT。RAT。RAG + 知识图谱。Devin AI 工程师。KPU（知识处理单元）。Open-Sora GenAI Vid。AutoDev。DeepMind SIMA。DeepSeek-VL。Amazon Chronos 模型。
来源:数据机器重访 GenAI RAG House。自三年前 Facebook AI 推出 RAG 以来，RAG 系统已从简单发展到高级，再到模块化 RAG。但模块化 RAG 也为 LLMOps 管道增加了更多复杂性、组件、接口等。
重访 GenAI RAG House。 自三年前 Facebook AI 推出 RAG 以来，RAG 系统已从简单发展到高级，再到模块化 RAG 。但模块化 RAG 也为 LLMOps 管道增加了更多复杂性、组件、接口等。 许多简单 RAG 和高级 RAG 项目从未投入生产。我知道许多公司在构建企业 RAG 应用程序上花费了大量精力和金钱，却发现他们无法以可控的成本产生准确、可靠的结果。构建可扩展、经济高效、准确且模块化的 RAG 系统需要深厚的专业知识。以下是构建现代模块化 RAG 系统时需要考虑的一些事项。了解 RAG 设计选择及其含义。在这篇博文中，Michal 描述了构建 RAG 所需的许多设计选择，以及这些 RAG 设计选择如何影响 RAG 应用程序的性能、行为和成本，有时这些影响并不明显。博文：设计 RAG：检索增强生成设计选择指南。
了解 RAG 设计选择及其含义
。在这篇博文中，Michal 描述了构建 RAG 所需的许多设计选择，以及这些 RAG 设计选择如何影响 RAG 应用程序的性能、行为和成本，有时这些影响并不明显。博文： 设计 RAG：检索增强生成设计选择指南 . 从实施大型 RAG 系统中吸取的教训 . 这是一篇很棒的博文，作为构建 RAG 的中级从业者指南而编写。 Hrishi 是 RAG 战斗中的老手，赢得了所有奖牌。 他写了关于“ 一些您可能没有考虑过的事情，一些我们不得不（痛苦地）发现的事情，以及一些我们认为每个 RAG 系统都应该拥有的东西。 . . .