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        RAG實戰全解析:一年探索之路

        AIGC動態1年前 (2024)發布 算法邦
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        RAG實戰全解析:一年探索之路

        AIGC動態歡迎閱讀

        原標題:RAG實戰全解析:一年探索之路
        關鍵字:模型,文本,向量,模塊,問題
        文章來源:算法邦
        內容字數:24491字

        內容摘要:


        4月18-19日,由智猩猩與智東西共同主辦的2024中國生成式AI大會將在北京JW萬豪酒店舉行。大會完整議程出爐,55位嘉賓出席!免費票申請通道即將關閉,大會通票(499元標準票)余票有限。掃碼搶票~導讀本文來自知乎,作者為孫鵬飛。本文屬于大模型應用——RAG的一個大綱式的技術普及文章,總結了過去一年在RAG實踐的關鍵模塊,希望本文總結對大家有一定的幫助。
        原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/682253496
        本文只做學術/技術分享,如有侵權,聯系刪文。01背景介紹RAG(Retrieval Augmented Generation,檢索增強生成 )方法是指結合了基于檢索的模型和生成模型的能力,以提高生成文本的質量和相關性。該方法是Meta在2020年發表的文章《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出的,該方法讓LM(Language Model,語言模型)能夠獲取內化知識之外的信息,并允許LM在專業知識庫的基礎上,以更準確的方式回答問題。而在大模型時代,


        原文鏈接:RAG實戰全解析:一年探索之路

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        文章來源:算法邦
        作者微信:allplusai
        作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,連接AI新青年,講解研究成果,分享系統思考。

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