1. RAG 知识库原理 RAG,(Retrieval Augmented Generation), 检索增强生成。
通过检索外部知识库的方式增强大模型的生成能力。
在没有 RAG 知识库的时候,我们和模型问答的流程是这样的: 但这就导致一个问题,例如我们的模型是在 2023 年训练完成的,那我们如果去询问模型 2024 年发生的事情,模型是无法准确回答的;或者如果我们询问的问题比较专业,模型也不会回答得很专业。
所以我们可以***一个知识库,相当于允许大模型开卷…。
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据说go和c#的开发者都说自己比较节省内存,你们认为呢?
高一弟弟上设计课需要买电脑,为了杜绝他打游戏给他买了一万二的苹果,但他还是在想办法下载游戏,怎么救?
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