RAG早已经过时，RAG-Fusion正当时

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人工智能和自然语言处理正在以惊人的速度发展，现在比以往任何时候都更需要更好、更可靠的信息获取途径和使用方式。正如我们现在所面对的，传统系统往往难以结合丰富的上下文以最相关的方式回答我们的提问。以谷歌为例，通常需要进行多次搜索才能找到想要的信息。 这就是检索增强生成（RAG）及其更高级版本 RAG Fusion 发挥作用的地方。下面的内容我会带你全面了解 RAG Fusion—— 它的工作原理、优势、实际应用、面临的挑战、未来可能性以及示例用例。 #01 什么是 RAG？ RAG，即检索增强生成，是一种人工智能框架，通过将 LLM 生成的响应与外部知识来源结合，从而提高响应的质量和准确性，这也是其名称的由来。 RAG 处理的阶段 #02 RAG  是如何工作的？ 下面是 RAG 处理不同阶段的简要概述： 首先，我们根据用户的查询从外部知识库或数据源 ………………………………