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...

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...

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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...

方法一：查找替换（推荐） 步骤： 选中需要处理的数据区域 按 Ctrl + H 打开查找替换对话框 在'查找内容'框中输入：[一-龥] '替换为'框留空 点击'选项'展开更多选项 勾选'使用通配符' 点击'全...