内容概要:文章介绍了RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术,这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作:首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息,然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力,最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息,避免“幻觉”(即生成错误或虚构信息),并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力,但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群:对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标:①提升智能客服的响应质量和效率;②优化企业内部知识管理,促进知识共享;③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明:尽管RAG技术目前面临一些挑战,如检索准确性和数据质量问题,但随着技术的进步,它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合,进一步拓展应用场景,为用户提供更加丰富和全面的服务。
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