細數RAG的12個痛點，英偉達高級架構師親授解決方案

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：細數RAG的12個痛點，英偉達高級架構師親授解決方案
關鍵字：模型,數據,政策,解讀,工具
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部檢索增強式生成（RAG）是一種使用檢索提升語言模型的技術。具體來說，就是在語言模型生成答案之前，先從廣泛的文檔數據庫中檢索相關信息，然后利用這些信息來引導生成過程。這種技術能極大提升內容的準確性和相關性，并能有效緩解幻覺問題，提高知識更新的速度，并增強內容生成的可追溯性。RAG 無疑是最激動人心的人工智能研究領域之一。有關 RAG 的更多詳情請參閱機器之心專欄文章《專補大模型短板的RAG有哪些新進展？這篇綜述講明白了》。
但 RAG 也并非完美，用戶在使用時也常會遭遇一些「痛點」。近日，英偉達生成式AI高級解決方案架構師Wenqi Glantz 在 Towards Data Science 發布了一篇文章，梳理了 12 個 RAG 的痛點并給出了相應的解決方案。文章目錄如下：
痛點 1：內容缺失
痛點 2：錯過排名靠前的文檔
痛點 3：不在上下文中——合并策略的局限
痛點 4：未提取出來
痛點 5：格式錯誤
痛點 6：不正確的具體說明
痛點 7：不完備
痛點 8：數據攝取的可擴展性
痛點 9：結構化數據問答
痛點 10：從復雜 PDF 提取數據
痛點 11：

原文鏈接：細數RAG的12個痛點，英偉達高級架構師親授解決方案

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺