“无”中生有：基于知识增强的RAG优化实践

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阿里妹导读 本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验，分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程，以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。 自2023年大模型技术进入大家视线后，业内出现了较多基于大模型技术和RAG对智能问答机器人的探索，利用大模型对产品的相关文档学习，建立个人/平台助手以减少客服的人工作业量。在我做RAG这大半年的时间里，从开始很坚定认为RAG一定是非常有前景的技术方向之一，到中间一度迷茫RAG在知识问答上是否真正能比传统文档检索技术带来更多的实用价值，再到逐渐尝试并摸索到现在的一整套较适合我们应用算法团队训练和部署资源均不富裕情况里的优化方案并在逐步平稳落地中收获了试点平台owner的认可。无论是出于深化思考还是技术成长的角度，需要在这个节点去记录 ………………………………