RAG 驱动
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内容提要
Retrieval Augmented Generation (RAG)是一种将大型语言模型（LLM）与内部知识库的新数据相结合的生成式AI技术，以生成更可靠的回答。RAG通过从知识库中检索相关信息并使用它来生成回答。RAG系统由语义搜索层和生成层组成。语义搜索层通过将文档转化为嵌入向量来构建知识库。生成层包括一个LLM和一个提示，指示LLM生成什么样的回答。RAG通过提供最新信息和减少AI幻觉来提高LLM的性能。
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Q&A
RAG系统的主要功能是什么？
RAG系统通过结合大型语言模型（LLM）和内部知识库的新数据，生成更可靠的回答，减少AI幻觉。
RAG系统是如何提高LLM性能的？
RAG通过提供最新信息和减少AI幻觉来提高LLM的性能，使其生成更准确的回答。
RAG系统的组成部分有哪些？
RAG系统由语义搜索层和生成层组成，语义搜索层负责构建知识库，生成层则使用LLM生成回答。
什么是嵌入模型，它在RAG中有什么作用？
嵌入模型是将文档转化为嵌入向量的工具，帮助构建知识库并进行信息检索。
RAG系统的成本主要来自哪里？
RAG系统的主要成本来自向量数据库托管和LLM推理，尤其是语义搜索结果的数量。
RAG系统如何减少AI幻觉？
RAG系统通过提供更准确和相关的信息，降低LLM生成虚假信息的可能性，从而减少AI幻觉。
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