文章预览
hi！这里是一个专注大模型应用的频道，介绍大模型基础、创作、RAG、Agent，每天学习一小点LLM不再迷惑，欢迎关注！ RAG是什么 "RAG"（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的人工智能技术，它在大模型中被需要的原因包括： 知识丰富性： 大模型通过RAG可以访问大量的外部知识库，这有助于提高模型回答问题的准确性和深度。 实时信息获取： 由于大模型通常是在大量数据上预训练的，它们可能不包含最新的信息。RAG可以通过检索最新的数据来弥补这一点。 减少偏见和错误： 通过检索可靠的信息源，RAG有助于减少模型生成的偏见或错误信息。 提高泛化能力： RAG可以使模型在面对未见过的问题或领域时，通过检索相关信息来提高其泛化能力。 应对长尾问题： 对于那些低频或非常规的问题，RAG可以通过检
………………………………
