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检索增强生成 (RAG) 正在获得关注，这是有充分理由的。随着企业和人工智能专家寻找更智能的信息处理方式，RAG 结合了两全其美的优势，即检索系统的丰富知识和生成模型的创造力。但 RAG 到底是什么？为什么每个人都在谈论它？

什么是 RAG？
RAG 是一种先进的 AI 框架，它通 马其顿 whatsapp 号码列表 过提供对外部知识源的访问来提高大型语言模型 (LLM) 的性能。在生成响应之前，LLM 会从各种来源检索相关信息，确保使用最准确和最新的数据。因此，RAG 使 LLM 能够提供精确且符合语境的响应，使其在各种应用中更有用。

RAG 的演变
RAG 的故事始于 2020 年，当时 Facebook AI Research（现为 Meta AI）的一个团队与伦敦大学学院和纽约大学的合著者一起着手通过将更多知识直接嵌入其设计来改进 LLM。为了跟踪他们的进展，他们创建了一个基准来确保他们的创新是有效的。他们的策略是开发一个在模型中集成检索索引的系统，使其能够从各种来源提取信息并根据需要生成各种文本输出。



这一愿景促成了 RAG 的诞生，这是一种灵活的方法，可应用于几乎任何 LLM，将其与丰富的外部资源无缝链接。RAG 对 AI 产生了重大影响，将知识检索和生成融合在一起，开辟了令人兴奋的新可能性。