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RAG 演进 – Agentic RAG 入门
什么是 RAG（检索增强生成）？检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性。传统的 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息 […]文章 RAG 演变 - Agentic RAG 入门首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI什么是 RAG（检索增强生成）？
什么是 RAG（检索增强生成）？检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性。传统的 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息以用于生成更准确、上下文更丰富的响应。这在问题复杂、具体或基于给定时间范围的情况下特别有用，因为模型的响应是知情的，并丰富了最新的领域特定信息。
检索增强生成 (RAG) 检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性 。 传统 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息以用于生成更准确、上下文更丰富的响应。这在问题复杂、具体或基于给定时间范围的情况下特别有用，因为模型的响应是知情的，并丰富了最新的领域特定信息。目前的 RAG 格局
目前的 RAG 格局大型语言模型彻底改变了我们访问和处理信息的方式。然而，仅仅依赖内部预输入知识可能会限制其答案的灵活性——尤其是对于复杂问题。检索增强生成通过让 LLM 获取和分析来自其他可用外部来源的数据来产生更准确、更有见地的答案来解决此问题。