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RAG實(shí)戰(zhàn)全解析:一年探索之路

AIGC動(dòng)態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 算法邦
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RAG實(shí)戰(zhàn)全解析:一年探索之路

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原標(biāo)題:RAG實(shí)戰(zhàn)全解析:一年探索之路
關(guān)鍵字:模型,文本,向量,模塊,問(wèn)題
文章來(lái)源:算法邦
內(nèi)容字?jǐn)?shù):24491字

內(nèi)容摘要:


4月18-19日,由智猩猩與智東西共同主辦的2024中國(guó)生成式AI大會(huì)將在北京JW萬(wàn)豪酒店舉行。大會(huì)完整議程出爐,55位嘉賓出席!免費(fèi)票申請(qǐng)通道即將關(guān)閉,大會(huì)通票(499元標(biāo)準(zhǔn)票)余票有限。掃碼搶票~導(dǎo)讀本文來(lái)自知乎,作者為孫鵬飛。本文屬于大模型應(yīng)用——RAG的一個(gè)大綱式的技術(shù)普及文章,總結(jié)了過(guò)去一年在RAG實(shí)踐的關(guān)鍵模塊,希望本文總結(jié)對(duì)大家有一定的幫助。
原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/682253496
本文只做學(xué)術(shù)/技術(shù)分享,如有侵權(quán),聯(lián)系刪文。01背景介紹RAG(Retrieval Augmented Generation,檢索增強(qiáng)生成 )方法是指結(jié)合了基于檢索的模型和生成模型的能力,以提高生成文本的質(zhì)量和相關(guān)性。該方法是Meta在2020年發(fā)表的文章《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出的,該方法讓LM(Language Model,語(yǔ)言模型)能夠獲取內(nèi)化知識(shí)之外的信息,并允許LM在專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上,以更準(zhǔn)確的方式回答問(wèn)題。而在大模型時(shí)代,


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文章來(lái)源:算法邦
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作者簡(jiǎn)介:智猩猩矩陣賬號(hào)之一,連接AI新青年,講解研究成果,分享系統(tǒng)思考。

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