相似性搜索：将查询向量与知识库中的向量进行比较，以找到最相关的文档。
上下文理解：检索到的文档提供与用户查询相关的上下文和具体信息。
3. 增加 LLM 提示
上下文丰富：检索到的信息被合并到 LLM 提示中，提供额外的上下文和知识。
提示工程：有效的提示工程技术可以指导 LLM 生成既信息丰富又相关的响应。
4. 生成响应
增强输出：配备增强提示的 LLM 可生成包含检索到的信息并利用其预先训练的知识的响应。
法学硕士 - 税务师
挑战和考虑：
数据质量：外部数据的质量显著影响生成的响应的准确性和相关性。
数据新鲜度：确保外部数据是最新的对 法律信息销售 于提供及时准确的信息至关重要。
计算成本：检索和处理大量数据在计算上可能是昂贵的。
模型偏见：即使加入了外部信息，LLM 的潜在偏见也会影响产生的反应。
持续改进：
为了保持 RAG 的有效性，必须做到以下几点：
定期更新外部数据：随着新信息的出现，更新知识库以确保 LLM 可以访问最新的数据。
评估模型性能：监控生成的响应的质量并根据需要调整 RAG 系统。
探索先进技术： 为了进一步增强 RAG 的性能，探索混合检索模型和高级提示工程等技术。
抹布挑战
通过应对这些挑战并不断改进 RAG 系统，组织可以利用其力量来为用户查询创建更具信息性、准确性和相关的响应。
检索增强生成有什么好处？
经济高效： RAG 允许组织使用现有的基础模型而无需昂贵的再训练，使其成为实现生成式 AI 的更可行的选择。
获取当前信息： RAG 可以整合来自外部来源的最新数据，确保 LLM 能够获取最新信息并能提供相关且准确的答复。
增强用户信任： RAG 可以提供来源归属，提高透明度并增强用户对 LLM 响应的信心。这在准确性和可靠性至关重要的应用中尤其重要。
增强开发人员控制能力： RAG 使开发人员能够通过选择和管理外部信息源来定制 LLM 的行为。这种灵活性可以更好地满足特定用例和领域要求。
提高响应质量：通过整合来自外部来源的相关信息，RAG 可以帮助 LLM 生成更全面、信息量更大、与上下文相关的响应。这可以带来更好的整体用户体验。
减少幻觉： RAG 可帮助降低 LLM 生成不正确或无意义信息（即幻觉）的风险。通过将响应建立在事实信息的基础上，RAG 可提高生成内容的准确性和可靠性。