基本信息
文件名称:《RAG检索增强生成方案在图书馆运用的技术探讨》.docx
文件大小:2.93 MB
总页数:21 页
更新时间:2025-05-25
总字数:约1.03千字
文档摘要
RAG检索增强生成方案
在图书馆运用的技术探讨
汇报人:
陆奕仰格产品总监
张星仰格开发工程师
检索增强生成(RAG-Retrieval-AugmentedGeneration)是指对大型语
言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。
在LLM本就强大的功能基础上,RAG将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库,所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进LLM输出的方法,让它在各种情境下都能保持相关性、