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引言 在当下信息爆炸阶段,如何高效地从海量文献中筛选出高质量内容变成一个亟待搞定难题,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种融合检索、生成新兴技术,在信息抽取、文本生成等场景中展露出非常大潜力,可是,如何改良RAG中检索结果,提高生成质量,变成不少研究者、开发
如何在RAG中改良检索结果,提高生成质量?在当下AI技术应用领域,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种结合检索与生成方法,越来越受到人们关注,RAG通过结合检索、生成技术,能够有效地从大量文档中获取相关信息,并在此基石上实行高质量文本生成,可是,在实际应用中