檢索增強生成
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Google 在 2025 年 9 月 4 日推出一款全新的開源嵌入模型——EmbeddingGemma。這款模型不僅在同級別中表現頂尖，其輕量化的設計更使其能直接在手機、筆電等裝置上高效運行，甚至不需要網路連線。
AI蓬勃發展了三年，想必大家已經很熟悉目前交談式的AI相關應用，但如果你侷限的是某些領域以及非公開的知識庫查詢，需要餵資料進去資料庫，讓LLM來針對這個非公開的知識庫做問答，那你就可以考量RAG這個檢索增強生成的AI技術來達成這個目標。
RAG是做LLM前置的資料處理跟檢索處理，可分為幾個階段：
TN科技筆記將節錄重點介紹 Ilya 的獲勝策略，並分享其在實戰中積累的寶貴經驗，幫助讀者理解如何在企業級應用中實踐 RAG。
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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。
