合合信息研发总监常扬：大模型RAG技术架构与应用实践 | 公开课预告

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随着大语言模型的兴起，其在处理自然语言任务上展现出了强大的能力，但也逐渐暴露出一些问题。 大语言模型虽然能够生成连贯且富有逻辑的文本，但在某些情况下可能会出现“幻觉”，即生成不准确或无根据的内容。 而且，大语言模型对于最新的、特定领域的专业知识的掌握可能存在滞后性。 目前主要有两种途径解决以上问题：一是微调，二是RAG。微调虽能使模型“学会”私域知识，但是，模型微调工作复杂，从数据准备、算力资源、微调效果到训练时间，都面临诸多挑战，用新数据随时微调不切实际，每月能更新一次已属理想状况。RAG 则为生成式模型与外部世界互动提供了颇具前景的解决办法。 RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成，是一个为大模型提供外部知识源的概念。通过RAG，可以使大语言模型生成准确且 ………………………………