一文讲透RAG在垂直领域大模型的应用​

2024年8月27日修改
作者：王大锤​
原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/680709...​
一. 背景​
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检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略，使得大模型具备从指定的知识库中进行检索，并结合上下文信息，生成相对高质量的回复内容，减少模型幻觉问题。​
示例场景 :​
参考我们做的 智能座舱 中的一个示例场景，比如我们希望大模型能回答关于车机系统的相关问题。大模型在没有见过我们公司《车机 使用手册 》的情况下（事实上，企业私有数据一般不会被大模型的参数所覆盖），几乎回答不正确，可能会出现以下情况:​
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