一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）

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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）  是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。 该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs） ，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。 一、 检索增强生成（RAG） 什么是 RAG ？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG 是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。 LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。 什么是RAG？ 如何理解RAG？ 通过上一个问题，我们知道了什么是RAG？ ………………………………