我在大模型应用之RAG方向的探索、实践与思考
原文中文，约5000字，阅读约需12分钟。发表于：。大语言模型（LLM）在自然语言处理和自然语言理解方面取得了重大突破。大模型与应用场景的结合有助于可以在降低成本的同时提高效率。在具体场景的落地中，通用领域的大模型缺乏具体的领域知识，需要对其进行微调，这将消耗大量的计算资源。当前，检索增强生成（RAG）作为大语言应用的一种模式，可以将大语言模型强大的理解能力和领域知识相结合，可以提高模型准确性和效率。RAG主要流程分为两步：1....
本文介绍了RAG平台的背景、核心工作、业务实践和未来展望。RAG是将大语言模型和领域知识相结合的模式，提高模型准确性和效率。平台提供了资源打通和Pipeline构建的框架，用户可定制流程。已有的业务实践包括商家AI助理和知识助手应用。未来，平台将继续发展，探索单/多Agent在业务中的价值，并提供更易用的平台能力。
