当实际答案不在知识库中时，RAG 系统提供了一个看似合理但不正确的答案，而不是说它不知道。用户收到误导性信息，导致沮丧。重要文档可能未出现在系统检索组件返回的顶部结果中。正确的答案被忽...

RAG技术是一种结合了检索与生成的方法。它通常依赖于两个核心组件：一个大型语言模型（如GPT-3）和一个检索系统（如向量数据库）。RAG先使用检索系统从大量数据中检索出相关信息，然后将这些信...

RAG 的概念解释 RAG架构，以向量检索为核心，已经成为解决大型模型获取最新外部知识和消除生成偏差的主流技术框架，在多个应用场景中得到了广泛应用和验证。 开发者可以利用这一技术以极低的成...

RAG的核心思想是让语言模型在生成回答或文本时能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种方法能够提高模型生成内容的准确性、可靠性和透明度，同时减少“幻觉”（即模型生成看似合理但实际上...