RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 知识更新问题 最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而,当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时,例...
RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。 知识更新问题 最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而,当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时,例...
RAG(Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成)是一种技术框架,其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时,首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材,继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程,旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。 三、RAG 主要包含哪些模块? 模块一:...
RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成...
首先我们了解一下RAG,全称为Retrieval-Augmented Generation,中文可以翻译为"检索增强生成",也有人说是召回增强生成,反正你知道是一个意思就好。这是一种结合了检索和生成两种机器学习方法的新型框架,主要用于自然语言处理(NLP)任务,如问答系统、对话系统等。