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TDS 时事通讯：是时候重新审视 RAG 了吗？
让我们了解检索增强生成的当前状态TDS 后通讯：是时候重新审视 RAG 了吗？首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学千万不要错过新一期的 The Variable，这是我们的每周通讯，其中包含编辑精选、深度剖析、社区新闻等的一流精选内容。
很难判断任何给定的人工智能工具正处于炒作周期的哪个阶段。事情发展得很快：几周前还看似前沿的概念现在可能显得过时，而一种即将过时的方法可能会突然卷土重来。
检索增强生成就是一个有趣的例子。几年前，它主导了人们的讨论，很快吸引了一群持怀疑态度的人，分裂成多种类型和口味，并激发了家庭手工业的改进。
如今，它似乎介于令人兴奋和平凡之间。这是一种被数以百万计的从业者使用的技术，但不再产生无尽的嗡嗡声。
为了帮助我们了解 RAG 的现状，我们向专家作者求助，他们介绍了 RAG 当前的一些挑战、用例和最新创新。
块大小作为 RAG 系统中的实验变量
我们从 Sarah Schürch 对分块（将较长的文档拆分为较短、更容易理解的文档的过程）的启发性和详细的研究开始我们的探索，以及它对法学硕士管道中检索步骤的潜在影响。
时间序列检索：回顾如何改进预测
我们可以在文本之外应用 RAG 的力量吗？ Sara Nobrega 向我们介绍了时间序列数据检索增强预测这一新兴理念。
添加花哨的 RAG 功能何时有效？
您的 RAG 系统实际上应该有多复杂？ Ida Silfverskiöld 展示了她的最新测试，旨在找到性能、延迟和成本之间的适当平衡。
本周阅读次数最多的故事
回顾一下这几天引起广大读者共鸣的三篇文章。