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标准RAG(Standard RAG)通常指的是一种基本的RAG(检索增强生成)架构,其中包含了基本的组件和流程。标准RAG提供了一种基本的架构,能够将检索技术和生成技术结合,从而提高对用户问题的回答的准确性和相关性。
标准RAG的实现流程如图1-8所示,具体说明如下所示。
图1-8 标准RAG的实现流程
(1)文本分块:初始文本被分成小块或段落,以便更好地进行处理和索引。这有助于提高检索的效率,同时也可以提供更细粒度的上下文。
(2)Transformer Encoder模型嵌入:对于每个文本块,使用Transformer Encoder模型(通常是预训练的语言模型,如BERT或其他变种)将文本嵌入到向量中。这些向量捕捉了文本块的语义信息,提供了更高维度的表示。
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