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。
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。
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。