什么是大语言模型的检索增强生成 (RAG)？
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。发表于：。RAG(Retrieval-Augmented Generation：检索增强生成) 是一个人工智能框架，用于减轻大模型的“幻觉”问题。 大语言模型的回答经常可能不一致。有时他们会确定问题的答案，有时他们会从训练数据中反省随机事实。如果他们有时听起来像是不知道自己在说什么，那是因为他们不知道。 大模型知道词语在统计上如何关联，但不知道它们的含义。...
RAG是一个人工智能框架，用于解决大模型的“幻觉”问题。它通过从外部知识库检索准确、最新的信息，提高生成响应的可靠性。RAG有两个阶段：检索和生成。在检索阶段，算法搜索与用户提示相关的信息片段。在生成阶段，大模型从增强提示中提取信息，生成答案。RAG可以用于微调通用大语言模型，也可以构建基于语言模型的系统来访问外部知识源。它可以适应事实的变化，并且不需要重新训练整个模型。RAG是解决知识密集型任务的一种方法。
