RAG基础与架构 | 六十八、为什么必要RAG？

在自然语言处理（NLP）范畴，随着预练习语言模子的发展，模子天生文本的本领得到了显着提升。然而，这些模子在处理详细问题时仍存在局限性。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强天生）作为一种创新的解决方案，通过结合检索和天生的上风，为提升模子性能提供了新的途径。本文将重点探究为什么我们必要RAG。
1. 降服大型语言模子的局限性

知识更新的挑战
大型语言模子通常在固定的数据集上练习，因此它们的知识是停止到某个时间点的快照。RAG通过实时检索，能够引入最新的信息，从而降服知识更新的问题。
知识覆盖的不足
即使是最大的语言模子，也无法覆盖所有范畴的知识。RAG通过检索特定范畴的知识库，可以补充模子在特定范畴的信息不足。
究竟同等性的问题
大型模子有时会天生与究竟不符的内容，即“幻觉”现象。RAG通过检索可靠的信息源，可以进步天生内容的究竟同等性。
2. RAG的上风

进步回答的正确性
RAG通过检索相关究竟和信息，为模子提供了更正确的知识配景，从而天生更精确的回答。
增强回答的时效性
对于新闻、股票市场等时效性要求高的范畴，RAG能够检索最新的信息，确保天生的内容与当前环境符合。
扩展模子的知识范围
RAG使得模子能够访问和使用外部知识库，极大地扩展了模子的知识范围，使其能够处理更多样化的查询。
淘汰幻觉和不正确性
通过检索到的可靠信息，RAG有助于淘汰模子天生内容时的幻觉和不正确性，进步回答的可靠性。
3. RAG在现实应用中的价值

客户服务
在客户服务范畴，RAG可以资助天生正确、实时的回答，进步客户满意度。
内容创作
对于内容创作来说，RAG可以提供丰富的配景信息，资助创作出更加深入和全面的文章。
信息检索
在信息检索任务中，RAG能够结合检索到的信息天生更加人性化的回答，而不是简单的信息列表。
   RAG作为一种创新的NLP技术，不但弥补了大型语言模子的不足，还为我们提供了一种更智能、更高效的信息处理方式。它通过结合检索和天生的力量，显着进步了模子在知识更新、覆盖范围、究竟同等性等方面的表现，因此在多个范畴都具有广泛的应用前景。
  

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