主要观点总结
文章介绍了大模型(LLM)在提高工作效率的同时存在的缺陷,如训练数据滞后、新知识更新困难等。为了解决这些问题,文章提到了RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术,它能结合传统检索和生成模型,通过检索模块访问外部知识库,突破生成模型的限制。然而,RAG面临难负样本问题,可能导致回答质量下降。最近,阿里云百炼平台对RAG进行了升级,通过引入拒识模块,有效地解决了幻觉问题。该平台还提供了丰富的功能,如创建RAG应用、调用大模型进行推理、管理模型等。文章最后总结了阿里云百炼平台的优势和推动作用。
关键观点总结
关键观点1: 大模型的缺陷及RAG的提出
文章提到大模型在提高工作效率的同时存在缺陷,如训练数据滞后、新知识更新困难等。为了解决这些问题,提出了RAG技术。
关键观点2: RAG的工作原理
RAG结合了传统检索和生成模型,通过检索模块访问外部知识库,突破生成模型的限制。
关键观点3: RAG的痛点及难负样本问题
RAG面临难负样本问题,可能导致回答质量下降。
关键观点4: 阿里云百炼对RAG的升级及拒识模块的作用
阿里云百炼平台对RAG进行了升级,引入了拒识模块,有效地解决了幻觉问题。
关键观点5: 阿里云百炼平台的其他功能
该平台还提供了丰富的功能,如创建RAG应用、调用大模型进行推理、管理模型等。
文章预览
2023年大模型(LLM)火了以后,很多人用它来写文章、写文案、写总结,生成图片、极大地提高了工作效率。 但是用得多了以后就发现,这大模型还有很多缺陷的,它的训练数据通常滞后,新的东西它根本不知道,由于训练一次时间很长,成本很高,知识也很难更新。 在 高度专业化的领域,缺乏领域深度,并且可能会生成错误的回答 。 0 1 RAG 为了解决大模型的这些问题, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 被提了出来。 RAG的想法很简单,把传统检索和生成模型做结合,用户在使用之前,先建立一个知识库,把专业领域知识“向量化”以后,存到向量库中。 当用户提出以后,RAG先利用检索模块从知识库中查找与输入问题或上下文相关的内容,然后将检索到的信息与原始输入一起提供给大模型,最后大模型再进行生成输出。 RAG通过检索模块访问外部知
………………………………