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引言 RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索、生成框架,它能够从大型语料库中检索相关信息,并将其与生成文本结合,以提高生成质量,在多模态任务中,RAG须要处理不同类型信息,涵盖文本、图像、音频等多种格局数据,本文将探讨RAG在多模态任务中如何处理不同类型
RAG与传统检索式问答系统概述RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索、生成技术新型问答系统,它通过先说利用检索技术从大量文档中找到相关信息,而后利用生成模型对检索到信息实行处理、整合,生成到底答案,而传统检索式问答系统则是根据索引文档检索技术,直接从数据