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编辑:简简单单 Online zuozuo
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个人简介 : 简简单单Online zuozuo,目前主要从事 Java 相关工作,商业方向为 B、G 端,主要使用Java、Python 进行日常开发,喜欢探索各个方面的内容,对很多的方向、内容感兴趣 :目前对 AIGC、云计算、物联网方向感兴趣
未闻万里蓬莱,而窥先圣遗智。故,以此生筑梦,奔而逐之;以泰山之伟,攀而登之;以静雅素心,处世为人。
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了解大模型 RAG (Retrieval-Augmented Generation):大模型外挂知识库 (检索增强技术)
为了弥补通用的预训练大模型在某些专业领域的短板、或者特别强化大模型在某个细分场景下的能力,我们使用 RAG 外挂知识库来增强大模型的能力
检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)是一种新型AI模型,集检索和生成于一体。基于Transformer架构,RAG能够实现高质量的文本生成和检索,通过将检索模型和生成模型结合在一起,提高了生成内容的相关性和质量。
RAG的工作原理是,首先由用户提出问题,然后检索器根据问题从知识库中检索相关信息。生成器再根据检索到的信息生成答案。在这个过程中,RAG通过综合考虑生成和检索过程,实现了更准确的知识检索和答案生成。相比传统方法,RAG具有更高的准确率。
RAG具有高效性、准确性、灵活性和可扩展性等优点,可以应用于知识问答、搜索引擎优化、自然语言处理等领域。特别是在知识问答领域,RAG展现出了巨大的潜力。通过结合自然语言处理技术和知识图谱技术,RAG能够实现更高效、更准确的知识问答,极大地提升用户体验和满意度。
检索增强生成(RAG)是一种将检索和生成相结合的AI模型,具有广泛的应用前景和潜力。
检索增强技术 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 需要解决在特定领域关键词词性的“幻觉”问题
构建特定领域的大模型RAG(Retrieval-Augmented Generation)需要进行一系列步骤,以下是一些建议的步骤和注意事项:
通过以上步骤和注意事项,可以构建特定领域的大模型RAG(Retrieval-Augmented Generation),并在实际应用中发挥重要作用。
类似于 Web 里面的 MVC 一样,目前在LLM开发领域,有RAG,MRKL,Re-Act,Plan-Execute等模式
在这个充满困难和挑战的时期内,我们依然应该保持积极向上,放下遥不可及的欲望,平凡的普通人也可以成就自己的小梦想
在这个充满变化和无限可能的世界里,每一天都是新的开始。让我们拥抱今天,以积极乐观的心态去面对生活的挑战和机遇。
无论我们遇到什么困难,都要相信自己的力量和智慧,勇敢地迎接挑战。因为每一次的克服和超越,都将使我们的生命更加丰富多彩。
我们要学会欣赏生活中的美好事物,用感恩的心去珍惜所拥有的一切。这样,我们就会发现,快乐其实就在我们的身边,时时刻刻陪伴着我们。
让我们保持对未来的信心和热情,勇敢地追求自己的梦想。无论路途多么艰辛,只要我们坚持不懈,终将实现自己的目标。
让我们一起相信,只要我们心中充满阳光,就没有什么能够阻挡我们前进的步伐。让我们用积极乐观的心态,书写属于我们的精彩人生!
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