检索增强生成（RAG）模型并非仅依靠其训练数据来回答问题。这种方法允许模型访问和整合外部信息，从而超越了静态训练数据集的局限性。在 RAG 的背景下，模型仅从训练数据中回答问题的概念正在过时。 AI
影响 强调了 AI 模型不断发展的能力，重点在于它们整合超越静态训练数据的外部信息的能力。
排序理由 该条目讨论了与 RAG 相关的 AI 模型行为的概念性转变，并将其定性为一篇观点文章。
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In a Retrieval Augmented Generation universe, the models are not answering your questions on the basis of their training data. It's time to leave these kindergarten ideas behind. # seo # searchengineoptimization # llms # search # ai # aioverviews # algorithms # analysis