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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，

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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。