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AIEE

RAG檢索強化生成

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背景

Retrieved Augmented Generation (RAG) 是一種結合檢索和生成的自然語言處理方法。讓我們來深入了解一下：

  1. 檢索（Retrieval）：
    • 在檢索階段，系統從大量的文本數據中選擇相關的文本片段或段落。這些文本片段通常是與用戶的查詢相關的。
    • 檢索可以使用不同的技術，例如基於關鍵詞的檢索、向量空間模型、BM25 等。這些方法有助於從文本庫中快速找到相關的內容。
  2. 生成（Generation）：
    • 在生成階段，系統使用檢索到的文本片段作為上下文，並生成一個完整的回答或文本。
    • 生成可以使用不同的技術，例如循環神經網絡（RNN）、Transformer 模型等。這些模型可以根據上下文生成自然語言文本。
  3. 增強（Augmentation）：
    • RAG 方法的增強部分在於它允許生成的文本與檢索到的文本進行交互。
    • 生成的文本可以通過添加、修改或擴展檢索到的文本來進行增強。這有助於生成更具信息量和多樣性的回答。

總之，RAG 方法通常用於搜索引擎、問答系統和其他需要生成自然語言文本的應用中。它結合了檢索的速度和生成的靈活性，以提供更好的用戶體驗。

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