RAG
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檢索增強生成 (RAG) 提升大型語言模型 (LLM) 回應品質，結合外部知識庫，增強準確性和相關性。RAG 彌補 LLM 缺陷，例如生成虛假資訊、知識範圍有限、來源可靠性不足和上下文不精準等問題。主要優勢包括節省成本、提供實時資訊、增強信任度和提高開發靈活性。
檢索增強生成(RAG)與微調(Fine-Tuning)是提升大型語言模型效能的兩種關鍵技術，本文深入探討兩者的特性、應用場景與差異，並說明如何選擇適合的方法。
開源軟體與閉源軟體是軟體開發領域的兩種主要模型，各有優勢與挑戰。本文深入探討兩者的差異、優缺點、適用場景及選擇因素，協助您在專案中做出最佳選擇。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術結合資訊檢索與生成式 AI，解決傳統 AI 回答不準確的問題。RAG 通過檢索外部資料並生成更可靠的回答，提升準確性並降低成本。本文解析 RAG 的運作原理打造客製化 RAG 系統。
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。
