RAG 技术在实际工程中的应用：OpenAI 的最佳实践分享
原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。发表于：。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）技术正逐渐成为提升大型语言模型（LLM）性能的关键。OpenAI 的 John Allard 和 Colin Jarvis 在一场分享中，以实际案例为基础，深入浅出地讲解了如何将 RAG 技术应用于实际工程问题，并分享了他们的最佳实践经验。这些内容对于 RAG...
OpenAI的John Allard和Colin Jarvis分享了他们如何将RAG技术应用于实际工程问题，并提供了优化框架。RAG技术主要用于解决内容优化问题，包括使用RAG和数据增强来提高模型的知识储备和数据质量。LLM优化包括提示工程、微调和模型架构优化。OpenAI建议开发者从提示工程开始，根据评估结果选择优化方向，并进行迭代优化。案例展示了RAG技术在知识检索和文本生成SQL方面的应用。文章总结了RAG技术的潜力和常见规律。
