主要观点总结
本文介绍了大模型在应用领域中的挑战，特别是“幻觉”问题。文章详细解释了RAG（Retrieval-Augmented Agenerated）如何优化大模型在实际应用中的表现，包括其基本概念、应用场景以及与模型微调的区别。文章还从技术层面介绍了RAG架构的基础原理和应用流程。
关键观点总结
关键观点1: 大模型的应用挑战及“幻觉”问题
大模型在实际应用中面临挑战，如知识偏差、过度泛化、理解局限和缺乏特定领域知识等，导致产生“幻觉”问题，即输出的结果可能不完全正确甚至错误。
关键观点2: RAG如何优化大模型的“幻觉”问题
RAG旨在解决大模型在实际应用中的“幻觉”问题。它通过结合传统的生成式大模型和实时信息检索技术，为大模型补充外部相关数据与上下文，从而提高生成内容的丰富性、准确性和可靠性。
关键观点3: RAG与模型微调的区别
微调是对基础模型在特定数据上进行再次训练与强化学习，以适应特定场景和下游任务。与RAG相比，微调需要专门的数据准备和训练时间，技术要求相对较高，但应用层面可能更简单。RAG则是一种更灵活的优化方案，无需额外的训练，可以随提供的补充知识来优化模型输出。
关键观点4: RAG的应用场景
RAG适用于需要注入大量相对稳定、迭代周期较长的领域知识的场景，以及需要极高准确率的部分关键任务。在某些场景中，RAG可以与模型微调结合使用，以取得更好的效果。
关键观点5: RAG的基础架构与流程
从技术层面看，RAG应用的基础架构分为数据索引和查询两个阶段。数据索引阶段类似于编写考试时的参考书，而查询阶段则是使用这些参考书来解答问题。在实际应用中，RAG的架构和流程会更加复杂，涉及更多的模块和优化设计。
文章预览
给大家普及了大模型的基础，但是缺乏应用的大模型是没有价值的。当然你可能使用过 Kimi Chat、豆包这样的大模型工具，它们可能已经在生活中充当了我们的创作助手、咨询专家、甚至情感陪护等，但这样的应用还远远不能发挥出大模型的真正价值，我们期望大模型在更专业的生产领域发挥作用，提升生产力，引领真正的科技变革。 当前大模型被普遍看好的两个专业应用方向是 RAG（Retrieval-Augmented Agenerated，检索增强生成）与 Agent（AI 智能体）。本篇首先尝试用通俗易懂的语言帮助大家认识 RAG 这一重要应用形式。 01 了解大模型的 “幻觉” 在了解为什么出现 RAG 之前，我们首先需要了解大模型著名的 “幻觉” 问题。 “幻觉” 指的是大模型在试图生成内容或回答问题时，输出的结果不完全正确甚至错误，即通常所说的 “一本正经地胡说八道”。
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