RAGstack（Retrieval Augmented Generation）是一种引领知识检索增强生成技术，通过结合大型语言模型（LLM）和其他系统检索的信息，将其插入LLM的上下文窗口中，从而扩展了LLM的能力。这使得LLM能够获取超出其训练数据提供范围的信息，满足企业应用的需求。例如，可以从当前网页、SaaS应用（如Confluence或Salesforce）以及销售合同和PDF文件等中检索数据。
相比于对模型进行微调，RAG技术更加经济高效，速度更快，且更可靠，因为每次响应都会提供信息来源。
RAGstack通过以下资源实现检索增强生成：
1. 开源LLM
- GPT4All：在本地运行时，RAGstack将下载并部署Nomic AI的gpt4all模型，该模型可在消费级CPU上运行。
- Falcon-7b：在云上，RAGstack会将Technology Innovation Institute的falcon-7b模型部署到启用GPU的GKE集群中。
- LLama 2：在云上，RAGstack还可以将Meta的Llama 2模型的7B参数版本部署到启用GPU的GKE集群中。
2. 向量数据库
- Qdrant：Qdrant是一款用Rust编写的开源向量数据库，性能高且可自托管。
3. 服务器+用户界面
- 简单的服务器和用户界面，可处理PDF上传，这样您就可以使用Qdrant和选择的开源LLM对PDF进行交流。
结论：RAGstack作为引领知识检索增强生成技术的代表，为企业提供了一种全新的智能助手解决方案。通过与其他系统整合，RAGstack使得LLM能够获取更多信息，从而提升了企业内部知识管理、问题解决和创新过程。同时，RAGstack的部署灵活性和高性能向量数据库Qdrant的支持，为企业用户提供了便捷且高效的服务。无论是在本地运行还是在Google Cloud上部署，RAGstack都能满足企业的不同需求，助力企业打造智能化的知识检索与生成平台。
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