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

當您向 RAG 提問時會發(fā)生什么 ?

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 ” 。

RAG 與語義 搜索

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 的五個實際應(yīng)用

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 :

  1. 客戶支持自動化 :RAG 可通過檢索相關(guān)產(chǎn)品信息、支持文檔和常見問題來改進客戶服務(wù),從而對客戶詢問做出準確、有用的回復(fù)。這有助于公司提供更快、更個性化的客戶支持 。
  2. 文件處理: RAG 可從各種文檔中提取和分析信息,從而簡化文檔處理過程。它能自動檢索合同、發(fā)票和報告中的數(shù)據(jù),提高操作效率,減少人工錯誤 。
  3. 教育和電子學(xué)習(xí) :在教育平臺中,RAG 可以從教科書、學(xué)術(shù)論文或在線資源中提取信息,為學(xué)生提供詳細的問題解答,甚至根據(jù)最新研究生成個性化學(xué)習(xí)指南 。
  4. 醫(yī)療保健信息系統(tǒng) :RAG 可以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員訪問最新的醫(yī)學(xué)研究、患者數(shù)據(jù)或治療指南,使他們能夠提供準確的診斷和最新的治療方法。它可以檢索有關(guān)罕見疾病、新興療法或臨床試驗的信息 。
  5. Content Creation 這種實時內(nèi)容生成功能可使內(nèi)容更準確、更有研究支持,而無需手動搜索資源 。

RAG 的未來

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 。

原文鏈接: https://www.astera.com/type/blog/rag/

上一篇:

大語言模型和機器翻譯:超個性化時代

下一篇:

如何使用LLaMA3.2的新功能
#你可能也喜歡這些API文章!

我們有何不同?

API服務(wù)商零注冊

多API并行試用

數(shù)據(jù)驅(qū)動選型,提升決策效率

查看全部API→
??

熱門場景實測,選對API

#AI文本生成大模型API

對比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力

25個渠道
一鍵對比試用API 限時免費

#AI深度推理大模型API

對比大模型API的邏輯推理準確性、分析深度、可視化建議合理性

10個渠道
一鍵對比試用API 限時免費