python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成_chroma rag

作者：寸_铁 | 2024-07-17 04:10:18

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chroma rag

RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。

知识更新问题
最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而，当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时，例如最新知识、特定领域知识等，LLM的输出可能会导致事实不准确，这就是我们常说的模型幻觉。即LLM的知识不可能实时更新。

简单来说，RAG 对于LLM来说就像学生的开卷考试一样。在开卷考试中，学生可以携带参考材料，例如课本或笔记，可以用来查找相关信息来回答问题。开卷考试背后的想法是，测试的重点是学生的推理能力，而不是他们记忆特定信息的能力。

同样，事实知识与LLM的推理能力分离，并存储在外部知识源中，可以轻松访问和更新：
「参数知识」

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