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本文2411字,预计6分钟读完。 一、前言 近阶段,笔者落地了一个蛮深刻的项目,该项目通过RAG技术成功解决了一些问题。因此计划通过两篇文章跟大家分享有关RAG结合ToB Agent应用的探索与实践。 本篇文章,主要关于笔者对RAG (围绕Navie RAG) 的些许理解。 二、RAG是什么? RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索与自然语言生成的技术,通过检索外部知识库增强文本生成能力。 听起来有点复杂,我们不妨从为什么需要用到RAG开始。 为什么需要用到RAG 随着近两年LLM(以下统称为大模型)不断地发展,大模型逐渐成为了我们日常办公场景中不可缺少的一环。但在使用过程中,会发现几个问题: 知识局限性问题 :通用的大模型没有企业内部数据和用户数据,将私域数据上传第三方平台进行训练,存在着数据泄露的风险。从而
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