
免費YAML格式校驗API的使用指南與集成教程
雖然LLMs強大無比,但即使是最好的模型也有其局限性。這就是 RAG 的作用所在,它使LLMs更智能、更準確,并能提供更好的結(jié)果。以下是 RAG 如何提高LLM性能的介紹
檢索-增強生成(RAG)通過三個主要組成部分發(fā)揮作用。讓我們以用戶詢問 “可再生能源的最新趨勢是什么 ” 為例進行分析。
1.檢索引擎 :首先,檢索引擎根據(jù)用戶的查詢搜索相關(guān)信息。該引擎由兩部分組成 :
2. Augmentation Engine 例如,如果排名靠前的結(jié)果突出了太陽能的進步和風(fēng)能的創(chuàng)新,這些信息就會包括在內(nèi),為生成回復(fù)提供背景信息 。
3. Generation Engine: 在我們的例子中,模型可能會這樣回答:”可再生能源的最新趨勢突出表現(xiàn)在太陽能電池板效率的大幅提高和突破性的風(fēng)力渦輪機設(shè)計,使這些技術(shù)更容易獲得和更有效 ” 。
它超越了基本的關(guān)鍵詞匹配,使用單詞嵌入等高級技術(shù)來查找與問題上下文相符的內(nèi)容 。
例如,如果您搜索 “全球變暖的影響”,語義搜索還會查找 “氣候變化的影響 “等相關(guān)術(shù)語,為您提供更廣泛的搜索結(jié)果 。
RAG 能夠?qū)崟r數(shù)據(jù)檢索與內(nèi)容生成相結(jié)合,因此用途非常廣泛。以下是它的五個實際應(yīng)用 :
這種演變可能會帶來更加個性化的用戶體驗,在醫(yī)療保健、金融和客戶服務(wù)等各個領(lǐng)域根據(jù)個人喜好和需求調(diào)整響應(yīng) 。
RAG 的下一步工作包括對其流程進行微調(diào),擴大其在各個領(lǐng)域的適用性,并與新興技術(shù)合作,進一步增強用戶的信息搜索能力 。
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