RAG与提示工程：提升AI能力的两大法宝

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点击蓝字 关注我们 生成性人工智能（AI），特别是在自然语言处理（NLP）领域，近年来取得了显著增长。为了实现像GPT-3、ChatGPT和Claude这样的生成性AI模型，存在多种方法，每种方法都有其自身的挑战。在不同的方法中，两种突出的方法论是RAG实现和提示工程。这两种方法都旨在通过AI模型增强响应生成，产生连贯且上下文相关的文本。在本文中，我们将深入探讨这些方法的细节，塑造我们与这些强大的语言模型互动和利用的方式。 RAG（检索增强型生成）实现是一种结合大型语言模型的能力和信息检索系统能力的技术。其理念是通过从企业内部文档存储或关系数据库检索特定领域或专有信息，增强语言模型的生成过程。 这是一种利用预训练语言模型如GPT（生成预训练变换器）并将其与检索器模型（如密集检索模型或基于BM25的方法）集成的方法， ………………………………