RAG系统评测实践详细版：Coze及相关产品评测对比，以及下一代RAG技术
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RAG（检索增强生成）是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起，通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，AI 可以撰写更准确、更具时效性且更贴合您的具体需求的文字。
RAG 通过几个主要步骤来帮助增强生成式 AI 输出：
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检索和预处理：RAG 利用强大的搜索算法查询外部数据，例如网页、知识库和数据库。检索完毕后，相关信息会进行预处理，包括标记化、词干提取和停用词移除。 -
生成：经过预处理的检索到的信息接着会无缝整合到预训练的 LLM 中。此整合增强了 LLM 的上下文，使其能够更全面地理解主题。这种增强的上下文使 LLM 能够生成更精确、更翔实且更具吸引力的回答。
RAG 的运行方式是：首先使用从数据库中检索相关信息。然后将这种检索到的信息整合到 LLM 的查询输入中，使其能够生成更准确且与上下文更相关的文本。
以下是一个 RAG 的核心架构模式：在检索和生成之前还需要对数据做一些处理和索引的存储。
原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/142756216
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