RAG All In One

RAG All In One

Retrieval-augmented generation / 检索增强生成

Retrieval-augmented generation (RAG) is a technique that enables large language models (LLMs) to retrieve and incorporate new information from external data sources.

检索增强生成（RAG）是一种使大型语言模型（LLM）能够从外部数据源检索和整合新信息的技术。

https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation

检索增强生成（RAG）是指对大语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。

RAG 与 LLM 配合使用的概念流程。

https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/

demos

个人知识库 / 私有知识库

(🐞 反爬虫测试！打击盗版⚠️）如果你看到这个信息, 说明这是一篇剽窃的文章，请访问 https://www.cnblogs.com/xgqfrms/ 查看原创文章！

refs

---

---

©xgqfrms 2012-2021

www.cnblogs.com/xgqfrms 发布文章使用：只允许注册用户才可以访问！

原创文章，版权所有©️xgqfrms, 禁止转载 🈲️，侵权必究⚠️！

---