一文带您了解检索增强生成:RAG(Retrieval Augmented Generation)参考架构

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自ChatGPT火爆以来，大语言模型（LLMs）驱动的智能应用如雨后春笋般涌现，迅速改变了我们与世界互动的方式。在众多智能AI应用架构中，RAG（检索增强生成）架构以其独特的优势和强大的功能，迅速引起了广泛关注，成为业界的热门话题。 RAG是 一种提高大型语言模型 (LLM) 输出质量的方法， 结合了信息检索和生成式模型的优势，通过检索相关信息来增强生成结果，显著提升了生成内容的准确性和相关性。这种架构不仅快速实现用户的复杂需求，还可以为用户提供更专业、更精确的回答。 RAG更多地专注于利用大型语言模型（LLMs）的理解/推理/表达能力，通过整合外部知识来实现更好的生成结果。RAG技术消除了开发人员需要针对每个特定任务重新训练整个大规模模型的需求。相反，可以简单地连接相关知识库，为模型提供额外的输入，增强答案的准 ………………………………