机构名称：
¥ 1.0
这是一种在自然语言处理和机器学习中使用的技术，旨在融合主要基于检索和生成模型的好处（LLMS），以提高生成文本的质量。因此，该技术找到了有关有争议的关键应用程序，其中包括文档，文档摘要以及类似聊天机器人的对话。通过使用大型语言模型（例如Chatgpt，Mixtral和Phi），抹布方法代表了提高响应质量的方法。它结合了两个主要要素：检索和产生。因此，检索组件的责任是浏览庞大的知识库或数据库，以检索相关信息。这意味着在LLM的庞大知识数据库下进行搜索。目标是什么？目标是检索最相关的内容，该内容最有机会包含信息以填充用户的查询。本质上，就像抹布系统首先搜索与给定文档中用户查询相关的答案。检索组件检索所需的信息后，它将其用输入提示将其输入生成组件。，然后魔术就会发生！具有LLMS的生成组件以输入提示和检索到的文档来制作响应。生成组件可以使用检索到的文档提供的上下文来构建响应，而响应不仅是准确的，而且与对话更有益和相关。
与您的文档聊天
主要关键词
相关文件推荐
![[文档标题]](/simg/6/6f787626723c954efc28a1ea60085b613493c030.webp)
![[文档标题]](/simg/d/d6580c09be700626b05efdda6af232c496432233.webp)