检索增强生成(RAG)是一种技术,它允许大型语言模型根据公司特定文档中的信息回答问题,而不是依赖其通用训练数据。该方法涉及搜索公司文件中的相关段落,然后将这些段落提供给模型,以便模型能够制定答案,并附带引用以增加可信度。RAG 特别有利于拥有大量文档和常见问题的组织,例如客户支持、内部政策管理、销售目录和提案档案。 AI
影响 使企业能够利用内部数据进行人工智能驱动的问答,提高效率并减少对通用知识模型的依赖。
排序理由 该条目讨论了构建人工智能应用程序的技术方法(RAG),而不是新产品发布或核心研究。
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