探索高级检索增强生成（RAG）技术：提升 AI 系统性能的关键路径
llmtrend 高级 RAG 技术从不同角度对传统 RAG 系统进行了优化和拓展，有效解决了其面临的诸多挑战。这些技术在提升检索精度、增强上下文理解、优化回复生成等方面发挥着重要作用，为开发更智能、更高效、更准确的 AI 系统提供了有力支持。
RAG
探索RAG架构：智能信息检索的新篇章
RAG架构的核心在于赋予AI系统在做出陈述之前“查找信息”的能力，这与人类在写作策略报告、解决复杂问题或翻译书籍之前进行研究的方式颇为相似。通过整合信息检索与生成式AI的能力，RAG架构确保了信息的准确性和可靠性，从而有效缓解了早期GenAI系统存在的幻觉问题或信息过时问题。
什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种AI框架，旨在从外部知识库中检索事实，以支持大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）获取最准确、最新的信息，并为用户提供对LLMs生成过程的洞察。此外，LLMs有时可能生成带有偏见或冒犯性的内容，为了解决这些问题，RAG技术应运而生。