在当今人工智能快速发展的时代，检索增强生成（RAG）系统已成为提升大语言模型事实准确性和实时性的关键技术。然而，这些系统在面对真实世界的各种干扰和变化时，表现得如何呢？卡内基梅隆大学与亚马逊的研究团队近期在这一领域做出了突破性的贡献。2025年6月1日，由卡内

rag 卡内基 梅隆 rag系统 检测rag 2025-06-07 21:28  6

本研究聚焦于当前广泛应用的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统，提出了一种全新的黑盒攻击方法：隐式知识提取攻击 (IKEA)。不同于以往依赖提示注入 (Prompt Injection) 或越狱操作 (Jailbre

记忆 rag 锚点 ikea rag系统 2025-06-05 02:41  5

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术通过将外部知识检索与大语言模型生成能力相结合，实现了基于检索文本块（chunk）上下文的高质量内容生成。RAG系统的性能很大程度上依赖于文本分块策略的选择和实施。

策略 rag rag系统 分块 文本分块 2025-06-04 10:32  4

前面我已经花了很长时间通过Dify等各种开发平台来搭建自己的RAG系统。总想通过自己的程序的来实现，了解它背后的实现原理。最近半个月就一直在研究此事，总算能运行成功了。

rag deepseek langchain rag系统 q 2025-03-08 20:49  11

RAG，可以说是大模型时代最成功的落地模式之一，通过检索-生成的方式，极大的拓展了大模型的应用边界， 但是，RAG 在落地实践上却没有那么简单。相信做过 RAG 系统的小伙伴都碰到过如下的问题：

智能体 rag rag系统 2024-12-16 18:52  18