检索增强生成：信息检索与文本生成的交汇点
原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。发表于：。This article introduces retrieval augmented generation, which combines text generation with informaton retrieval in order to improve language model output.
RAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的方法，以提高语言模型的准确性和上下文一致性。它涉及将定制数据源建立索引，将这些数据作为上下文添加到提示中，并根据增强的提示生成响应。RAG具有无需训练成本、数据实时更新和可验证性等优势。RAG系统的过程包括加载、索引、存储、查询和评估。提供了一个简单的RAG实现示例。下一步是学习LlamaIndex工具以实现RAG系统，并探索潜在的用途和改进。
