解锁RAG架构：必知的6种提升AI内容生成的检索增强技术（一）

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近年来，检索增强生成（RAG）技术重新定义了AI模型的工作方式，将生成式AI的创作能力与检索真实世界数据的精确性结合在一起。通过从外部数据源提取相关信息，RAG 使AI能够生成更加准确且上下文相关的响应。 随着这项技术的不断发展，RAG 也衍生出多种变体，每种变体针对不同的挑战，进一步提升了AI的整体性能。在本文中，我将深入探讨六种关键的RAG技术，重点说明它们如何通过各自独特的方法提升AI生成内容的质量。 Simple RAG 在 Simple RAG 中，LLM 接收用户查询，在向量存储中执行相似性搜索或在知识图谱中执行关系搜索，然后根据检索到的信息生成响应。 以下是它的工作原理： 用户查询 ：用户提供查询或输入，并将其输入到系统的检索部分。 搜索与检索 ：模型在向量存储或知识图谱中搜索相关文档或文本，检索器根据相关性对文档进行排 ………………………………