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引言 自然语言生成〔Natural Language Generation, NLG〕是自然语言处理〔Natural Language Processing, NLP〕重点组成部分,它能够将计算机数据转化为人类可理解语言,在实际应用中,如何搞定自然语言生成中重复性难题变成一个根本挑战,本文将探讨这一
RAG与传统生成模型对比分析 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种新兴生成模型,已经在自然语言处理领域引起广泛关注,相较于传统生成模型,RAG在多个方面展露出显著优点,本文将从多个维度实行祥明对比分析,以协助读者更好地理解RAG优点所在。