行业落地分享：阿里云搜索RAG应用实践

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↓ 推荐关注↓ 在人工智能领域，垂直领域的挑战不断催生新的技术解决方案。RAG是一种结合检索和生成的深度学习模型，它通过检索大量相关文档，然后基于这些文档生成回答，从而提高回答的准确性和相关性。 然而， 直接使用大型预训练模型来应对这些挑战并非没有问题 。 模型通常依赖于海量的通用知识库和语料，这些资源的质量参差不齐，且可能存在安全风险。 在知识问答场景中，大模型可能会遇到幻觉问题，即生成看似合理但实际错误的答案。 模型的知识受限，难以完全覆盖特定领域的专业知识，同时其生成过程的不可解释性也引发了合规问题。 为了解决这些问题，许多企业开始转向利用自身的知识库。企业内部的文档、业务数据和经营数据是宝贵的资源，它们提供了更准确、更安全的知识来源。 通过将这些内部数据与RAG模型相结合 ………………………………