如何通过OSS数据源一站式RAG系统
OpenSearch-LLM智能问答版支持导入存储在OSS数据源中的数据来构建知识库，实现私有知识问答。本教程介绍如何通过OSS数据源一站式构建RAG系统。
PAI-RAG如何快速集成OpenSearch向量检索版
为了增强模型生成答案的准确性和信息丰富度，您可以在大模型RAG服务中集成OpenSearch向量检索版产品。该产品支持多种向量检索算法，高性能支持多种典型场景，并提供图形化界面，您可以查看索引信息并实现简单的数据管理功能。通过集成OpenSearch向量检索版产品，可以提升RAG对话系统的检索效率和用户体验。本文将介绍如何在部署RAG服务时关联OpenSearch向量检索版产品，以及对RAG对话系...
使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型，在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型，有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型，进一步提升企业级RAG效果，本文向您介绍使用步骤。
OpenSearch 视频 RAG 实践
背景 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过结合信息检索与大模型生成能力，可以有效降低“幻觉率”，提升回答的准确性。目前，RAG 技术已广泛应用于多个领域，但主要集中于文本数据的处理。随着视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）和多模态向量模型的快速发展，RAG 的应用边界正在不断扩展，逐步从传统的纯文本场景延伸至多模...
向量检索版+DeepSeek,快速搭建RAG方案
本文将介绍如何使用AI搜索开放平台模块服务，为OpenSearch向量检索版提供RAG能力，并结合DeepSeek快速构建RAG方案。
多模态RAG：打造图文互动的智能问答与电商导购助手
OpenSearch LLM智能问答版集成了数据解析、处理、切片、向量化、文本&向量检索、多模态LLM等模型和功能，支持构建一站式的多模态RAG系统。OpenSearch平台不仅能够处理传统的文本内容，还能有效处理图片和视频等多媒体信息，显著提升了信息检索和服务的质量。本文将为您介绍如何使用OpenSearch LLM智能问答版快速搭建多模态RAG系统。
阿里云 OpenSearch RAG 应用实践
2024年5月18日，阿里巴巴 OpenSearch 研发负责人邢少敏应邀参与AICon全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展，分享《OpenSearch RAG 应用实践》，介绍了阿里云OpenSearch在RAG方面的应用和探索。以下是主题演讲的逐字稿分享： 大家好，我叫邢少敏，负责阿里云的AI搜索。今天给大家分享的是，阿里云OpenSearch在过去一年时间做的RA...
阿里云OpenSearch RAG混合检索Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一
阿里云OpenSearch引擎通过Dense和Sparse混合检索技术，在中文Embedding模型C-MTEB榜单上拿到第一名，超越Baichuan和众多开源模型，尤其在Retrieval任务上大幅提升。 https://...
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