檢索增強生成
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RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種提高生成式AI回答精確度的方法，本文簡要總結了RAG的相關內容。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合了檢索和生成技術的自然語言處理模型。
這種模型的核心在於利用外部數據源來增強大型語言模型（LLM）的生成能力，從而提高生成內容的準確性和相關性。
RAG 的工作原理是什麼？
RAG 的運作流程主要分為
本文介紹了檢索增強生成（RAG）技術的概念、運作原理、應用場景以及相關資源。RAG 技術結合檢索和生成的優勢，提升了生成內容的準確性和相關性，同時能有效保護隱私數據。對於希望應用 GPT 技術但擔心數據外洩的企業來說，RAG 是一個理想的解決方案。
