浅谈我对RAG的看法

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原创作者：咸鱼王 原创地址：https: //zhuanlan.zhihu.com/p/666233533 近期检索增强生成（RAG, Retrieved Augmented Generation）获得了业界与学界的广泛关注，但RAG本身并不算是非常新的概念。笔者认为，RAG逐渐升温的原因在于，经过对LLM长期、广泛、深度的探索，LLM主要问题逐渐暴露，从业人员对LLM的注意力也渐渐聚焦到如何让模型具备 更可信 的指令执行能力上，以使得LLM成为能真正、切实提高生产力的工具而非玩具。 01 RAG要解决的问题 幻觉问题 模型幻觉指模型输出的“事实性”内容中包含虚假、误导性信息，可以说是自LLM横空出世起就悬而未决的一个问题。模型幻觉极大影响了用户对LLM、LLM-based产品的信任度，能否解决幻觉问题、能从多大程度上缓解幻觉问题，都与LLM实际落地的深度、广度息息相关。 模型幻觉部分是LLM的“ 明知不可为而为之 ”。为什么 ………………………………