The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected
RAG 终极指南 — — 剖析每个组件视觉导览构建生产就绪的 LLM 管道所需的条件让我们学习 RAG 吧！（图片来自作者）如果您使用过大型语言模型，很有可能您至少听说过 RAG（检索增强生成）这个术语。RAG 的想法非常简单 — — 假设您想向 LLM 提问，您首先要从外部知识库中检索相关信息，而不是仅仅依赖 LLM 的预训练知识。然后，将检索到的信息与问题一起提供给 LLM，使其生成更明智、最新的响应。将标准 LLM 调用与 RAG 进行比较（来源：图片来自作者）那么，为什么要使用检索增强生成呢？当提供准确和最新的信息是关键时，您不能依赖 LLM 的内置知识。 RAG 是一种廉价实用的方法
The Adventure of The Explorers Club with Richard Garriott
我们带您走进纽约市著名的探险家俱乐部，在那里我们会见了一位真正的探险家！Richard Garriott de Cayeux 曾环游世界并进入太空进行科学探险。他分享了著名探险家的故事和他自己的家庭探险——从他的宇航员爸爸开始。此外，他还解释了如何在你家附近找到一颗真正的陨石！如果你想看看探险家俱乐部历史上一些令人惊叹的收藏，请观看我们博客上的视频导览 http://www.tumblepodcast.com 我们期待您对海洋探险家 Gaelin Rosenwaks 提出的问题。请在 2016 年 4 月 26 日之前将您的问题录音发送至 tumblepodcast@gmail.com。喜欢我
