人工智能和自然语言处理正在以惊人的速度发展,现在我们比以往任何时候都更需要更好、更可靠的方法来查找和使用信息。正如我们都经历过的那样,传统系统往往难以以最相关、上下文最丰富的方式回答我们的问题。以谷歌为例,你通常需要进行多次搜索才能找到你想知道的内容。

这就是检索增强生成 (RAG) 及其更高级版本 RAG Fusion 发挥作用的地方。希望在接下来的几分钟内,您将了解有关 RAG Fusion 的所有信息 – 它的工作原理、优势、实际用途、挑战、未来可能性以及示例用例。

首先,什么是 RAG?

RAG,也称为检索增强生成,是一种人工智能框架,它通过将大型语言模型 (LLM) 生成的响应植根于外部知识源来提高其质量和准确性,这就是其名称检索增强生成的原因。

RAG 处理阶段

它是如何工作的?

碎布加工不同阶段的简要概述:

  1. 首先,我们根据用户的查询从外部知识库或数据源检索相关信息。
  2. 然后,我们将检索到的信息附加到原始查询以创建“增强提示”。
  3. 最后,我们将增强的提示传递给 LLM,以生成更准确、最新且可验证的最终答案。

让我们详细了解每个阶段:

1.

在第一阶段,系统根据用户的查询从外部知识库或数据源检索相关信息。这分为几个步骤:

  • 查询转换:将用户的输入转换为适合搜索外部知识库的格式。这通常意味着我们将查询转换为可捕获其语义的向量表示,从而实现更有效的检索。
  • 向量搜索:使用向量嵌入等技术,系统搜索包含预处理数据的向量数据库。然后,该数据库将填充文档或数据点的嵌入,这些嵌入代表系统可用的知识。可以将检索模型想象成图书管理员,根据转换后的查询扫描最相关的信息。
  • 相关性排名:一旦找到潜在匹配项,就会根据其与查询的相关性对其进行排名。我们还会考虑查询上下文和检索到的文档质量等因素,这些因素可能会影响排名。
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RA/SD 衍生者AI训练营。发布者:chris,转载请注明出处:https://www.shxcj.com/archives/6325

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