据 我们需要准备好知识库中

检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation); 这项技术已经被视为大语言模型应用的核心技术之一,它有效地解决了大语言模型中误导性的输出问题、缺乏知识时效性的问题、以及特定领域专业知识不足的问题。 一、什么是RAG? 简单的说RAG就是给大语言模型外挂一个“实时可更新的知识库”,是一种使用外部数据来提高LLM的准确性和可靠性的技术。 产品经理到底该不该选择做B端? 近几年互联网经历了砸钱做市场的热潮后,越来越意识到,仅靠C端发力是不行的,需要尽快补齐B端的短板。那产品经理到底该

不该选择转型做B端呢查看详

情 > 要实现RAG的过程,一共可分为三步: 第一步:准备数所需 希臘電話號碼 要的文档数据,并且将这些数据上传至知识库中。 此时,上传的数据会由「嵌入模型-Embedding Model」进行向量化的处理,这个过程就是将文本内容转化为计算机理解的语言。 转换后,再存储在一个特定的数据库中,这个数据库通常被称之为「向量数据库-Vector Database」。 第二步:将用户输入的信息与知识库的文档进行匹配 用户输入一段文本时,这段文本也会被「嵌入模型」进行向量化处理; 然后计算机将用户输入的内

容与向量数据库中的内容

进行【相似匹配】从而找到数据库中最相关的文档内容。 在匹配的 比利时电话号码列表 过程中有一些优化的技术方式,常见的就是ANN,近似最邻近搜索(Approximate Nearest Neighbor, ANN)。 第三步:汇总信息与生成内容 将匹配到的信息与用户输入的信息结合(这里涉及到一些预处理的过程,比如让模型能够区分哪些是用户输入的信息,哪些是检索到的知识);再将处理后的信息输入给模型生成一个综合回答。 输出的内容不仅包括文本,还附有相关的引用来源。

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