检索增强生成（RAG）：如何让大模型更智能地调用外部信息
Qdrant Blog2024/03/19 20:29机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
RAG通过整合外部信息检索，提升大模型生成内容的准确性和相关性。它让模型在预训练知识之外获取实时数据，从而增强其应对复杂任务的能力。该技术是当前LLM领域的重要发展方向，有助于解决模型知识过时和泛化能力不足的问题。
正文
（）是一种将外部信息检索能力整合进大型语言模型（LLMs）生成过程的技术。通过在预训练知识库之外引入实时数据库查询，显著提升了模型输出内容的准确性与相关性。自ChatGPT推出以来，语言模型因其强大的文本生成能力迅速走红，能够完成从撰写文章到编写完整程序，甚至制作表情包等复杂任务。然而，这些能力的边界仍需通过等技术进一步拓展，以确保模型在面对新问题时能提供更可靠、更精准的答案。