什么是检索增强生成，它对生成式AI有什么作用？
原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。发表于：。Here’s how retrieval-augmented generation, or RAG, uses a variety of data sources to keep AI models fresh with up-to-date information and organizational knowledge. The post What is...
RAG（检索增强生成）是AI工具使用的一种方法，用于提高其输出的质量和相关性。它允许AI模型利用私有数据库，从各种来源检索信息以生成更具上下文相关性的响应。RAG与微调不同，因为它不需要权重调整。上下文对于AI模型至关重要，RAG通过从定制来源检索数据来增强其上下文理解能力。语义搜索在提高RAG检索质量方面起着重要作用。RAG可以使用语义搜索从向量数据库、传统数据库或搜索引擎中检索相关文档。GitHub Copilot使用RAG来增强其AI能力，它可以从向量数据库中检索数据，执行通用文本搜索，并与外部和内部搜索引擎集成。RAG提供了一种有效的方式来定制AI模型，提高生成式AI输出的相关性和质量。
