看英特尔® 软硬件如何助力加速RAG应用落地

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深入研究检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)，该创新方法定义了企业和机构如何利用大语言模型(LLM)来发挥其数据的价值。本文将探索若干英特尔 ® 软硬件构建模块如何帮助优化RAG应用，在简化部署和支持扩展的同时，增强其上下文感知能力和实时响应性能。 1 为您的应用量身定制GenAI ChatGPT的面世改变了AI的发展格局。企业争相利用这项新技术打造新产品，提高竞争优势和生产力，实现更加经济高效的运营。  生成式AI(GenAI)模型，如Grok-1（逾3,000亿参数）和GPT-4（数万亿参数），利用来自互联网等文本来源的海量数据进行训练。这些第三方大语言模型适用于通用用例。然而，企业的大多数用例都需要使用自身的数据来训练和/或增强AI模型，这样模型产出的结果才能对业务更有帮助。以下是生成式AI在各行各业的应用示例。 来源：由《麻省理 ………………………………