Platform For AI：RAG

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描述

• 大模型RAG對話系統

為您介紹如何搭建大模型RAG對話系統。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術架構的核心為檢索和產生：

• 在檢索方面，EAS支援多種向量檢索庫，包括開源的Faiss和阿里雲的Milvus、Elasticsearch、Hologres、OpenSearch以及RDS PostgreSQL。

• 在產生方面，EAS支援豐富的開源模型，例如通義千問、Llama、Mistral、百川等，同時支援ChatGPT調用。

RAG應用服務部署成功後，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

• 基於EAS&OpenSearch搭建RAG檢索增強對話系統

• 基於EAS&RDS PostgreSQL搭建RAG檢索增強對話系統

為您介紹如何在使用EAS部署RAG服務時關聯向量檢索庫，並詳細說明了RAG對話系統的基礎功能和對應向量檢索庫的特色功能。