检索增强生成（RAG）是一种通过连接外部知识源来增强大型语言模型（LLMs）的技术。与 ChatGPT 等通用大型语言模型不同，RAG 允许 AI 助手通过检索相关数据并将其与用户查询一起提供，来回答有关特定、私有信息（如内部项目详情）的问题。这个过程包括准备知识，加载文档，将文档分割成更小的部分，创建捕获含义的数值表示（称为嵌入），并将它们存储在向量数据库中以便高效搜索。 AI
影响 RAG 使大型语言模型能够访问和利用私有或特定领域的数据，将其效用扩展到通用知识之外。
排序理由 该条目解释了一个技术概念（RAG）及其应用，而不是宣布新产品或研究突破。
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