Was ist die RAG?

1. Definition: Was ist die RAG

Die RAG steht für Retrieval-Augmented Generation, also Retrieval-Augmented Generation Technology. Es handelt sich um eine KI-Modellarchitektur, die große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Wissensdatenbanken kombiniert, sodass das Modell relevante Informationen abrufen kann, bevor es Antworten generiert.

2. Die

1. Workflow-Indexierungsphase der RAG: Umwandlung von Text oder Dokumenten in Vektordarstellungen und Speicherung in der Vektordatenbank;
2. Retrieval-Phase: Wenn der Benutzer eine Frage stellt, wandelt das System die Abfrage ebenfalls in einen Vektor um und ruft den relevanten Inhalt in der Datenbank ab.
3. Verbesserungsphase: Spleißen der abgerufenen Informationen in die Eingabeaufforderung als generierter Kontext;
4. Generierungsphase: Das Sprachmodell generiert Antworten basierend auf den rohen Trainingsdaten und dem abgerufenen Kontext.

3. Die Hauptvorteile der Regionalbeihilfeleitlinien

• verringern "Halluzinationen": Externe verlässliche Informationen können zitiert werden, und die vom Modell generierten Antworten sind glaubwürdiger;
• Sofortige Wissensaktualisierungen: Ergänzen Sie neue Informationen schnell und ohne häufige Umschulungen;
• Unterstützung benutzerdefinierter Anwendungen: Es kann mit der internen Dokumentenbibliothek des Unternehmens verbunden werden, um eine hochpräzise Ausgabe für Domänenaufgaben bereitzustellen.

4. Typische

• AnwendungsszenarienKundendienstroboter von Unternehmen liefern genaue Antworten auf Richtlinien, indem sie auf das Dokumentensystem des Unternehmens zugreifen.
Das
• Wissensquizsystem ruft Branchenberichte, Vorschriften, Benutzerhandbücher und andere Daten auf, um Antworten zu generieren.
• Die Bildungsplattform ruft die neuesten Informationen ab und generiert genaue Antworten.

5. Fazit

RAG ist eine Generierungsmethode, die es LLMs ermöglicht, Informationen in Echtzeit mithilfe externer Wissensdatenbanken zu ergänzen, um Antworten genauer, nachvollziehbarer und anpassungsfähiger zu machen. Es ist zu einer wichtigen Technologielösung für Unternehmen geworden, um KI-Dienste anzupassen.