- 小白学RAG：智谱RAG技术实践总结
- 智谱RAG技术的探索与实践
- unset unset RAG 综述 unset unset
- 1. 索引 (Indexing)
- 2. 检索 (Retrieval)
- 3. 生成 (Generation)
- RAG的优势
- 1. 减少模型的生成幻觉
- 2. 知识及时更新
- 3. 避免人工整理FAQ
- 4. 增加了答案推理
- 5. 增加内容生成的可追溯性
- 6. 增加问答知识范围的管理权限
- RAG vs Long Context
- unset unset 智谱RAG方案 unset unset
- 文件上传与解析
- 切片与索引
- 数据库构建与优化
- 查询处理与优化
- 文章类型匹配与索引
- 多路召回与语义检索
- 用户提问与答案输出
- Query拆解与LLM prompt模板
- unset unset RAG实践 unset unset
- unset unset 未来展望 unset unset
小白学RAG：智谱RAG技术实践总结
小白学RAG：智谱RAG技术实践总结
2024年8月21日修改
编辑：Coggle数据科学
智谱RAG技术的探索与实践
作者：柴思远
大模型商业技术中心 / 高级技术总监
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合信息检索与生成模型的技术。其主要目标是通过检索大量信息并使用生成模型进行处理，从而提供更加准确和丰富的回答。RAG技术在处理大规模文本数据时表现尤为出色，能够从海量信息中迅速找到相关内容并生成合适的响应。
智谱RAG方案具体设计了如何将RAG技术应用到智能客服领域。方案包括以下几个关键环节：
•
信息检索模块：从预先构建的知识库中快速找到与用户问题相关的内容。
•
生成模块：利用先进的生成模型对检索到的信息进行加工和处理，生成符合上下文的答案。
•
集成与优化：将检索和生成模块无缝集成，并通过持续的训练和优化提高系统的准确性和效率。
unset unset RAG 综述 unset unset
RAG技术在大模型（LLM, Large Language Models）中的应用非常广泛，是大模型落地最多的场景之一。通过RAG，客户可以咨询车辆功能、维护、最新技术或政策法规相关信息，从而提升客户服务与支持的效率。具体应用场景包括外部客服，结合RAG的LLM提供24/7客户服务，快速检索产品信息；文档撰写，通过RAG检索相关资料，生成高质量文档；图像生成与数据处理和分析，以及内部知识库的建立和维护。
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