检索增强生成(RAG) 是一种变革性方法,通过集成外部知识库来提高大型语言模型(LLM) 响应的准确性和相关性,从而解决仅依赖预训练数据的 LLM 的局限性 优点 检索增强生成 (RAG) 是 LLM 领域的一项重大进步,为在对话式 AI 中提供精确和最新信息的挑战提供了解决方案。RAG 允许 LLM 访问知识库,使他们能够检索最新信...
一、什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),RAG是一种 AI 框架,它将传统信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。 LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合,可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。 二、如何理解RAG? 通过上一个问题...
检索(Retrieval):基于用户的输入,从外部知识库(数据库、文档、网页)中检索与查询相关的文本片段,通常使用向量化表示和向量数据库进行语义匹配。 生成(Generation): 将用户查询与检索到的内容作为上下文输入给LLM(如 GPT、DeepSeek 等),由模型输出最终回答。 RAG 解决了什么问题 1、知识更新滞后 LLM 是离线训练的,一...
01、什么是RAG? Retrieval-Augmented Generation(RAG)是一种将信息检索(Retrieval)与自然语言生成(Generation)结合的AI架构。在这个架构中,系统首先从外部知识库中检索与用户问题相关的文本片段,然后利用这些检索到的信息与用户输入一起,辅助大语言模型(LLM)生成更加准确、丰富、实时的答案。 RAG的核心思想是将外部知识源...
什么是 AI 中的检索增强生成 (RAG)? 检索增强生成 (RAG) 是一个优化大型语言模型 (LLM) 使其适用于特定上下文的流程,方法为 LLM 提供与特定上下文相关的知识库,无需完全重新训练。RAG 是一种快速调整 LLM 以适用特定用例的、经济高效的方法。这是开发人员可以用来微调人工智能 (AI)模型的方法之一。 LLM 经过...
什么是RAG? RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成的技术,旨在提高LLM在生成响应时的准确性和信息量。它通过从外部知识库中检索相关信息,并将这些信息作为LLM生成响应的额外输入。 1. 精准检索:RAG通过信息检索技术,从大规模的文档集合或知识库中检索出与给定输入最相关的信息。这种检...
它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AI Agent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类生活与工作的方式,展现了强大的应用潜力和发展前景。 可能大家会疑问,AI Agent又和LLM、RAG有什么区别?他们之间的关系又是怎样的?
⼤语⾔模型(LLM,Large Language Model),也称⼤型语⾔模型,是⼀种旨在理解和⽣成⼈类语⾔的⼈⼯智能模型。 LLM的发展历程 20 世纪 90 年代,统计学习⽅法来预测词汇 2003 年 深度学习先驱 Bengio 在他的经典论⽂ 《A Neural Probabilistic Language Model》 中,⾸次将深度学习的思想融⼊到...
什么是RAG？从字面来看，RAG是Retrieval Augmented Generation的缩写，翻译过来，就是检索增强生成。事实上，RAG也的确结合了“检索器”和“生成器”两大功能组件，用来处理复杂的信息查询和生成任务。不过RAG很少单独行动，一般在大语言模型（LLM）原始数据集的基础上，通过加入外部数据（如本地知识库、企业信息库等）来...