RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合检索和生成的人工智能技术,旨在提高大语言模型的知识获取和应用能力。RAG工具通过检索外部知识库来增强语言模型的输出,使其能够访问最新、准确的信息,从而生成更加相关和可靠的内容。

这类工具的核心优势在于提高模型回答的准确性、实时性和可解释性。它们广泛应用于问答系统、对话机器人、内容生成等场景。代表性技术包括OpenAI的GPT-3.5 Retrieval和Google的REALM。

RAG工具通常包含文档索引、相关性排序、上下文融合等模块。它们能有效解决大语言模型的幻觉问题,并支持知识库的动态更新。随着向量数据库和高效检索算法的发展,RAG技术正朝着更快速、更精准的方向演进,有望成为下一代AI系统的关键组成部分。