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方案概述
| 检索增强（RAG）是一种结合了信息检索、文本增强和文本生成的自然语言处理（NLP）的技术。其目的是通过从外部知识库检索相关信息来辅助大语言模型生成更准确、更丰富的文本内容。通过检索增强的方案，可以有效的解决大模型在实际应用中时效性问题，以及降低大模型幻觉的产生。RAG也是智能体技术中重要的一环。 |  |
实施流程
| 1.知识准备：收集并转换知识文档为文本数据，进行预处理和索引。 2.嵌入与索引：使用嵌入模型将文本转换为向量，并存储在向量数据库中。 3.查询检索：用户查询转换为向量，从数据库中检索相关知识。 4.提示增强：结合检索结果构建增强提示模版。 5.生成回答：大语言模型根据增强模版生成准确回答。 |
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效果优化
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应用场景
 知识搜索平台搜索引擎技术 |
 业务+平台深度学习技术 |
 大数据分析决策大数据分析算法 |
 智能体人工智能 |
典型用户
| 国家电网神华集团中海油集团中国港湾中国石化中国黄金集团中国移动 |
