SemanticKernel/C#：检索增强生成(RAG)简易实践

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检索增强生成(RAG)是什么？ RAG是“Reference-based Generative model with Attention”的缩写，也可以被称为“Retrieval-Augmented Generation”，是一种结合了检索技术和生成模型的方法，主要用于自然语言处理任务，如文本生成、对话系统、机器翻译等。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与输入文本结合，以生成更准确、更丰富的输出。这种方法可以提高模型的准确性和可解释性，因为它可以明确地指出生成的文本与哪些外部知识相关。RAG模型在处理需要大量背景知识的任务时特别有用，如专业领域的问答系统或对话代理。 本示例实现的效果 在使用大语言模型的过程中，会发现大语言模型在通用知识上很强，但是如果你问的是跟私有数据有关的事情，它就不知道了。比如有一段私有文本数据如下所示： 小X于 2000 年创建了一家名为“小X的世界”的公 ………………………………