有效地解决了这些问题

我们对 RAG 的利用通过赋予大型语言模型 (LLM) 更强的上下文感知能力，提升了它们的能力。因此，他们变得更加善于生成准确且与上下文密切相关的响应，从而提高整体绩效。你可能会问，怎么样？ 将 RAG 方法与大型语言模型 (LLM) 结合使用具有显着的优势。首先，它使法学硕士能够将其信息归因于特定来源，这一功能在法学硕士的独立用例（例如 ChatGPT 在线）中通常不可用。其次，传统的法学硕士的使用存在固有的局限性，由于其知识设计被切断，因此可能会提供过时的信息。这些代表了与法学硕士等基于 Transformer 的模型相关的两个挑战。 RAG通过确保法学硕士利用可靠的来源来塑造其输出，通过将检索增强元素集成到法学硕士中，我们扩展了其能力，而不仅仅是依赖其预先训练的知识。相反，它与内容存储库交互，内容存储库可以是开放的（如互联网），也可以是封闭的（包含特定的文档集合等）。

此修改意味着 LLM 现在通过查询内容存储来发起响应，询问“您可以 手机号码数据 检索与用户查询相关的信息吗？” 因此，检索增强的响应产生的信息不仅更事实上准确，而且是最新的和有信誉的： 用户向法学硕士提出他们的问题。 最初，如果我们与法学硕士交谈，法学硕士会说：“好吧，我知道答案；这里是。” 在 RAG 框架中，生成模型的方法出现了显着的区别。它包含一条指令，本质上是用指令来引导它的：“先等等，检索相关内容。将其与用户的查询混合，然后继续生成答案。” 该指令有效地将提示分解为三个完整的组成部分：要注意的指令、检索到的内容（以及用户的问题）和最终响应。这样做的优点是，只要您在大型语言模型 (LLM) 和高质量内容存储库之间建立牢固的连接，您就不需要频繁地重新训练模型来获取事实上准确的信息。



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