Luga Lee
作者Luga Lee联盟成员·2024-05-10 16:48
系统架构师·None

一文读懂Retrieval Augmented Generation(检索增强生成)

字数 6820阅读 2001评论 3赞 2
内容摘要:
RAG技术融合外部知识源,提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性,工作流程包括文档检索、提示构建与增强和LLM响应生成,但仍需攻克知识库构建、检索算法、提示工程、解释技术、隐私与安全、系统效率等挑战。
当前摘要为AI生成

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jillmejillme课题专家组CIO某大型银行
2024-06-02 06:10
文章结构清晰,介绍了RAG作为一种创新技术如何克服大型语言模型(LLM)的固有弱点,有较强的参考价值。建议若添加图表或流程图帮助理解RAG的工作流程和加入与其他技术的比较分析,如RAG与传统LLM微调方法的对比,可以突出RAG的优势和局限就更加好了
匿名用户
2024-05-30 21:16
文章详细阐述了RAG的工作流程,包括文档检索、提示构建与增强,以及LLM响应生成等关键步骤,并讨论了RAG架构的核心元素,如向量数据库、提示工程、ETL管道等,并指出了RAG技术面临的挑战,如知识库构建、检索算法优化、隐私与安全问题等,为读者提供了一个全面的RAG技术概览。 对于理解RAG技术及其在人工智能领域的应用提供了清晰的框架和深入的分析。如能进一步提供相应的实际应用案例或应用场景,对于读者更具体地理解RAG技术应该更有帮助。同时,对于非专业读者来说,某些技术细节可能较为复杂,如能简化这些概念或增加一些辅助解释可能会使文章更易于理解。
smtpclientsmtpclient联盟成员系统架构师金电集团
2024-05-30 16:58
RAG扩展了LLM的输入源,并使LLM的输入源扩展动态化及专业化,在充分利用LLM的固有能力的同时,提高了LLM的输出准确性和多样性。
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