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基于Java构建RAG大模型应用入门
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什么是RAG
在下uptown
2025-03-20 13:42:07
课时名称
课时知识点
什么是RAG
什么是RAG、为什么要有RAG、RAG应用在哪
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一文彻底搞懂大模型 -
RAG
(检索、增强、生成)
RAG
(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示(Prompt)输入给大型语言模型(LLMs),以增强模型处理知识密集型任务的能力,如问答、文本摘要、内容生成等。
RAG
模型由Facebook AI Research(FAIR)团队于2020年首次提出,并迅速成为大模型应用中的热门方案。一、检索增强生成(
RAG
)什么是
RAG
?
RAG
(Retrieval-Augment
大模型
RAG
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RAG
?
RAG
的流程以及
RAG
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本篇文章来详细介绍什么是
RAG
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RAG
的流程以及
RAG
进阶优化 干货满满,相信你看完文章之后会对
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有更深入的理解。
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RAG
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本文介绍了什么是
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以及以查找商场停车位为例看如何通过
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使用用户提供的资料来增强 AIGC 的结果。了解
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可以帮助我们使用自己的资料结合 AIGC 实现我们自己的智能客服。
大模型入门到进阶:什么是
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?为什么需要
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RAG
的流程
学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频,免费分享!
为什么需要
RAG
?
RAG
的流程!一文了解什么是
RAG
?
RAG
全称 Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。本文从大模型的局限性切入,探讨了检索增强生成架构的核心机制及其带来的好处。
RAG
通过结合检索和生成能力,能从外部知识库搜索相关信息,生成更准确的回应,有效克服了大模型在知识更新上的短板。
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