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比特派钱包官方下载|什么是检索增强生成（RAG）？

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生成式人工智能模型的准确性和可靠性可以通过从外部来源获得的事实来提高，用于获取它们的技术称为检索增强生成（RAG）。

为了简单理解，我们假设一个好的大语言模型（LLM）可以回答广泛的人类查询。但为了得到可信的答案，其中必须引用一些来源，为此，它必须做一些研究，所以模型需要一个助手。为了方便起见，这个辅助过程被称为检索增强生成（RAG）。

了解检索增强生成（RAG）

为了进一步了解 RAG，它填补了法学硕士作品中已有的空白。法学硕士的质量或实力是通过其拥有的参数数量来衡量的。参数基本上是我们人类如何使用单词造句的一般模式。法学硕士可能与他们提供的答案不一致。

有时他们会提供用户需要的确切信息，有时他们只是从训练中包含的数据集中生成随机事实和数据。如果有时法学硕士会给出含糊的答案，就像他们不知道自己在说什么一样，那是因为他们真的不知道自己在说什么。正如我们在上面讨论的参数一样，法学硕士可以统计地关联单词，但他们不知道它们的含义。

将 RAG 集成到基于 LLM 的聊天系统有两个主要好处，它确保模型可以访问当前可靠的事实，并且还确保用户可以验证其声明是否值得信赖，因为他们可以访问消息来源模型。

IBM 研究中心语言技术总监 Luis Lastras 表示：

“你想要将模型的答案与原始内容交叉引用，这样你就可以看到它的答案是基于什么。”

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