翻译: LLM构建 GitHub 提交记录的聊天机器人一 使用 Timescale Vector、pgvector 和 LlamaIndex_github提交机器人

1. 检索增强生成 （RAG Retrieval Augmented Generation）

检索增强生成 （RAG Retrieval Augmented Generation） 对于增强应用程序开发中的大型语言模型 （LLM） 至关重要。它用外部数据源补充 LLM，通过减少错误或幻觉来帮助获得更相关的响应。RAG 通过语义搜索确定哪些信息与用户的查询相关，语义搜索按含义搜索数据（而不仅仅是查找搜索词的文字匹配项）。RAG 对于需要访问特定领域或专有数据的 LLM 应用程序特别有效。

然而，仅靠 RAG 并不总是足以构建强大的、上下文感知的 LLM 应用程序。使用时间感知检索time-aware retrieval来增强 RAG，在特定时间和日期范围内查找语义相关的向量，可以显着提高其有效性。

2. 不使用和使用时间感知检索time-aware retrieval得区别

在处理日期繁重的知识库时，时间感知 RAG 可以帮助您构建 LLM 应用程序，这些应用程序擅长为用户查询生成相关答案。

在此示例中，了解时间感知检索如何提高 LLM 响应的质量：

Alice 是一名开发人员，她想要了解对 GitHub 存储库（在本例中为 TimescaleDB 存储库）的特定更改。她没有手动检查代码或提交历史记录，而是找到了一个“与我的 GitHub 存储库聊天”应用程序，并使用它来加快她的研究速度。Alice 想要了解名为“连续聚合”的功能的最新更改，并于 2023 年 11 月 29 日提出以下问题：

What’s new with the continuous aggregates feature in the past 6 months?

2.1 没有时间感知 RAG

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