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...

准确解释用户查询以检索相关结构化数据可能很困难，尤其是在查询复杂或不明确、文本转化到 SQL 的不灵活以及当前 LLM 在有效处理这些任务方面的局限性的情况下。您可能需要从复杂的 PDF 文档中...

大型多模态模型新范式：LMM+搜索=SEAL

回答可能缺乏必要的细节或特异性，通常需要后续查询才能澄清。答案可能过于模糊或笼统，无法有效满足用户的需求。RAG 流水线中的数据摄取可伸缩性问题是指当系统难以有效管理和处理大量数据时出...