语义内核：使用Embedding进行客户服务（RAG）
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
RAG是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法，通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。
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关键要点
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合信息检索和生成模型，提高生成文本的准确性和相关性。
- RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，具有高效性和灵活性。
- 案例中使用GPT的embedding向量化信息，通过关键字检索结合用户问题生成回复。
- 实现过程中使用Azure.AI.OpenAI和Redis等技术，构建聊天模型和内存存储。
- 用户提问后，系统首先检索相关信息，然后结合问题发送给GPT生成回答。
- RAG在处理个性化数据时存在局限性，尤其在需要大量上下文的查询中效果较差。
- GraphRAG是一种新兴的解决方案，但在建立和查询检索时成本较高，未来有望出现更完善的方案。
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