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RAG

检索增强生成:将模型答案建立在查询时获取的文档之上。

technique 技法 39 relationships

概览

检索增强生成通过先从知识源中检索相关段落,再让语言模型基于这些段落组织答案来回答问题。它同时解决了两个问题:模型无法知晓训练数据之外的事实,而针对新事实进行微调既昂贵,又必须在事实变化时反复进行。它之所以存在,是因为大多数事实性答案查比记更省事。代价是引入了一条新的依赖链——嵌入、向量存储、重排序和生成步骤——这正是它成为本图中连接最为密集的节点的原因。

技术图谱

RAG 如何与技术栈的其他部分相连。

使用与依赖

被用于

应用于

工具

实现或集成 RAG 的软件。

LLM Frameworks

替代方案

对比

与上述替代方案的逐项对比。