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RAG与传统检索式问答系统对比分析 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种新兴检索增强生成技术,近年来受到广泛关注,它结合传统检索式问答系统、根据生成模型方法,旨在提高信息检索、生成质量,本文将从多个维度探讨RAG与传统检索式问答系统不同之处,并结合实际应用场
引言 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型作为一种新兴生成式模型,在自然语言处理领域中扮演着越来越重点角色,与传统生成模型相比,RAG模型能够通过检索外部知识库来增强生成本事,从而提高生成内容质量、准确性,本文将探讨如何利用外部知识库增强RAG模型生成本事,并介
引言 近年来,伴随人工智能技术不息发展,生成模型在自然语言处理领域取得诸多突破,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型作为其中一种重点方法,利用外部知识库增强生成本事,能够显著提高生成内容质量、准确性,本文将深入探讨如何在RAG模型中利用外部知识库提升生成效果,并