本文為RAG相關文檔的導讀，幫您快速找到您需要的內容資訊。
大模型RAG對話系統
為您介紹如何在使用EAS部署RAG服務時關聯多種向量檢索庫。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術架構的核心為檢索和產生：
在檢索方面，EAS支援多種向量資料庫，包括開源的Faiss和阿里雲的產品Milvus、Elasticsearch、Hologres、AnalyticDB for PostgreSQL。
在產生方面，EAS支援豐富的開源模型，如通義千問、Llama、Mistral、百川等，同時支援ChatGPT調用。
服務部署成功後，您可以通過WebUI或API調用RAG服務。WebUI介面提供了豐富的推理參數配置選項，並支援上傳知識庫檔案，以實現更個人化和精準化的LLM定製。
基於EAS&Elasticsearch搭建RAG檢索增強對話系統
為您介紹如何在使用EAS部署RAG服務時關聯Elasticsearch向量檢索庫，並詳細說明了RAG對話系統的基礎功能和Elasticsearch的特色功能。