RAG
含有「RAG」共 10 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
本文詳細介紹了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統的運作原理，包括檢索與生成模型的結合、應用場景、優勢及技術流程。此外，還闡述了在 RAG 系統中段落切分和 embedding 的重要性，並探討瞭如何評估 RAG 系統的性能和效果。
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
本篇文章將幫助讀者深入瞭解人工智慧（AI）的基本概念及其涉及的多項重要技術，包括機器學習、深度學習、類神經網絡等關鍵詞。透過對這十個關鍵詞的系統解析，讀者能夠掌握AI的基礎，進而展開對AI領域的深入學習。文章鼓勵讀者留言提問，以便獲得更直接的解釋，助力AI學習之旅。
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。然而，資料清理在這個過程中顯得至關重要。
這篇文章描述了作者在政府機關服務期間，自發性地解決了幾個問題，包括開發公文收發系統和建立政府機關LINE官方帳號。作者使用Python開發公文收發系統，並利用大型語言模型建立LINE官方帳號的智能客服系統。這些應用對於提高政府機關的效率和服務水準具有重要意義。
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。
這一講我覺得挺有收穫的部分，是對於幾個單詞（Token、Agent、RAG⋯⋯）有了更深一層的理解⋯⋯以及區塊鏈 BUIDL 大佬孟岩給我們的三條建議，特別是第一條可以說是最本質性的東西。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
付費限定
本文帶你在3分鐘內跑通基本範例，用llamaIndex 串接Excel，經過爬蟲與Mistral 7B整理的資料，讓GPT4成為國際政治經濟大師，每天為您自動產生經濟分析報告。
