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「检索增强」找到 554 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…bedding 存储膨胀，灵活性差 只读场景 图计算框架（GraphX） 无实时更新能力 关键区分：GraphRAG vs KG-RAG KG-RAG：用图谱增强检索，查询层仍是关键词/向量 GraphRAG（微软定义）：基于图社区检测做全局摘要，底层可用图算法库而非必须Neo4j等数据库 结论 观点在复杂关系推理、动态更新、大规模场景下成立；但技术选型应看数据规模、查询复杂度、团队成本，非教条式追求"真正GraphRAG"。 学习建议 建议系统学习该知识点
匹配正文：答案要点 数据层面：高质量数据筛选、知识图谱注入、对抗性数据增强 模型架构层面：检索增强生成、知识编辑、约束解码 推理策略层面：采样温度控制、Self-Consistency、Chain-of-Verification 外部工具层面：搜索引擎调用、代码执行验证、多模型交叉验证 数据层面 高质量预训练数据：加强事实性数据清洗，过滤低质、冲突信息 知识图谱注入：将结构化知识（如海尔产品知识库）与文本联合训练 对抗性数据增强：构造"事实-幻觉"对比样本，提升模型辨别能力 模型架构层…
匹配正文：答案要点 从预训练、SFT、RLHF三阶段分析训练侧优化方法 阐述解码策略如约束解码、自我验证、多采样投票等推理机制优化 说明RAG检索增强和知识图谱等外部知识集成方案 体现系统性思维，覆盖训练-推理-外部知识全链路 一、训练阶段优化 预训练阶段 提升数据质量：去重、过滤低质网页、增加权威来源（书籍、论文、百科）比例 知识边界感知：在数据中显式标注"不确定"表述，让模型学会表达未知 SFT阶段 构造高质量事实性指令数据，答案需带引用来源 引入"拒绝回答"样本：对超出知识范围的…
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