RAG（检索增强生成）的演变：初级 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG 架构

作者：数据智能老司机发布时间：2024-04-04

大型语言模型（LLMs）通过在自然语言任务及其它领域的成功应用，如 ChatGPT、Bard、Claude 等所示，已经彻底改变了 AI 领域。这些 LLMs 能够生成从创意写作到复杂代码的文本。然而...【查看原文】

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简介检索增强生成（RAG）

简介检索增强生成（RAG）包括概念和图解检索增强生成（RAG)[1]最初于2020年提出，作为一种端到端方法，结合了预训练的检索器和生成器。当时，其主要目标是通过模型微调来提高性能。2022年12月ChatGPT的发布标志着RAG的一个重要转折。从那时起，RAG更多地侧重于利用大语言模型（LLM）的推理能力，通过整合外部知识来实现更好的生成结果。RAG技术消除了开发人员需要为每个特定任务重新训练整个大规模模型的需求。相反，他们只需连接相关的知识库，为模型提供额外的输入，增强答案的准确性。本文简要介绍了RA

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1月3日，区数据局将携手团区委、上海大学上海美术学院，在上海海纳工程院（月牙泉路55号）开展为期3天的“寻找数字未来的毕加索——海纳数字＋艺术绘画创作营”活动。据悉，此次活动将面向全国招募青年艺术家及艺术类专业在校大学生，共同探讨数字领域抽象概念的绘画表达，为数字创新与艺术融合提供新的思路与灵感。

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