• 【一文看懂】什么是RAG：讓大模型不再死記硬背，而是學(xué)會“查了資料再回答”

  隨著大語言模型（LLM）在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，我們不斷面對一個挑戰(zhàn)：如何確保語言模型的回答不僅僅依賴于它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還能靈活地訪問外部的、最新的知識庫。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱RAG）正是為了解決這個問題而應(yīng)運而生的技術(shù)架構(gòu)。本文將詳細(xì)介紹RAG的核心定義、技術(shù)框架、應(yīng)用場景、與相似技術(shù)的區(qū)別，以及它如何為AI系統(tǒng)帶來更高效、更智能的答案生成能力。

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  05/08 15:50

  大模型 RAG

  

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