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什么是检索增强生成 (RAG)？
检索增强生成 (RAG) 是 AI 中的一种智能方法，可以提高生成式 AI 和 LLM 模型的准确性和可信度。
来源:Nanonets在AI空间中，技术发展以快速的速度发生，检索增强产生或抹布是一种改变游戏规则的人。但是，什么是抹布，为什么它在当前的AI和自然语言处理（NLP）世界中如此重要？
在回答这个问题之前，让我们简要讨论大型语言模型（LLMS）。像GPT-3一样，LLMS是可以生成连贯和相关文本的AI机器人。他们从阅读的大量文本数据中学习。我们都知道终极聊天机器人changpt，我们都用来发送一两封邮件。抹布通过使其更准确和相关地增强了LLM。 RAG通过添加检索步骤来加强LLM的游戏。想到这一点的最简单方法就像拥有一个非常大的图书馆和一个非常熟练的作家。您通过提出一个问题与RAG互动；然后，它利用其对丰富数据库的访问权限，将相关信息和零件与此信息一起汇总一个连贯且详细的答案。总体而言，您会得到两合一的响应，因为它既包含正确的数据又充满了细节。是什么使抹布独一无二？通过结合检索和发电，RAG模型可显着提高AI可以在许多学科中提供的答案质量。以下是一些示例：
大语言模型（LLMS）- 客户支持：曾经对一个提供模糊答案的聊天机器人感到沮丧？抹布可以提供精确和上下文感知的响应，使客户互动更加顺畅，更令人满意。医疗保健：想想医生在几秒钟内访问最新的医学文献。抹布可以快速检索并总结相关研究，协助更好的医疗决策。保险：处理索赔可能是复杂且耗时的。抹布可以迅速收集和分析必要的文件和信息，简化索赔处理并提高准确性