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- @wujin905
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大模型时代的反思与启示系列-RAG
在LLM时代，RAG的具体定义指的是，当回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息。随后，利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测质量。一个通用的RAG管道 它主要由3个步骤组成：索引：文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库中。检索： 根据语义相似性检索与问题最相关的前 k 个块。生成： 将原问题和检索到的词块一起输入大语言模型中，生成最终答案。下面是基于前面RAG各部分
大模型时代的反思与启示系列-RAG
在LLM时代，RAG的具体定义指的是，当回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息。随后，利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测质量。一个通用的RAG管道 它主要由3个步骤组成：索引：文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库中。检索： 根据语义相似性检索与问题最相关的前 k 个块。生成： 将原问题和检索到的词块一起输入大语言模型中，生成最终答案。下面是基于前面RAG各部分
大模型时代的反思与启示系列-RAG
在LLM时代，RAG的具体定义指的是，当回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息。随后，利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测质量。一个通用的RAG管道 它主要由3个步骤组成：索引：文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库中。检索： 根据语义相似性检索与问题最相关的前 k 个块。生成： 将原问题和检索到的词块一起输入大语言模型中，生成最终答案。下面是基于前面RAG各部分
到底了