Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

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点击上方 蓝字 关注我 本文：8100字阅读20分钟   一段时间以来，我们发现，任何 AI 应用几乎都离不开 RAG ，检索增强生成（ Retrieval-Augmented Generation ， RAG ）技术正在静默而深刻的影响着生成式AI行业的进步。 假如你是一位 prompr 工程师，如果不了解几种 RAG 技术，那你一定不合格。 01 RAG：突破AI的认知界限 传统的大语言模型，尽管在处理各种任务时表现出色，但仍然存在固有的局限性。它们的知识仅限于训练数据，无法实时更新，也难以处理高度专业化的领域问题。RAG技术的出现，恰恰解决了这些痛点。 如果我们能赋予AI实时访问和利用海量外部知识的能力，会发生什么？这正是RAG所实现的。它不仅提高了AI输出的准确性和可靠性，还使AI具备了持续学习和适应新知识的能力。 来自复旦大学的研究团队在这一领域取得了突破性进展，他们系统性地 ………………………………