什么是检索增强生成 (RAG)是什么意思

什么是检索增强生成 (RAG)是什么意思?检索增强生成(RAG)是一种结合了检索式和生成式方法的自然语言处理模型。它基于大规模的预训练模型,结合了检索模型和生成模型的优势。RAG模型的工作流程独特,它首先会从大型语料库中检索与查询相关的Entity(实体,即文本中提及的具体对象,如人名、地名、组织名等)片段,这些片段往往包含了丰富的背景信息和上下文。随后,RAG模型会使用生成模型来对这些片段进行进一步的处理和生成文本。

值得注意的是,虽然人脸识别sdk、以图搜图技术与RAG模型都属于人工智能领域,但它们的应用场景和技术原理与RAG模型有所不同。人脸识别sdk主要用于图像中人脸的识别与验证,而以图搜图技术则是通过图像特征匹配来找到相似的图片资源。这两项技术更多应用于图像处理和计算机视觉领域,而非自然语言处理。

另外,向量数据库和关系数据库的区别也在于它们的数据存储和检索方式。向量数据库利用向量的相似性进行高效的数据检索,适用于处理非结构化数据,如文本和图像。而关系数据库则通过关系表来组织数据,更适用于处理结构化数据,如数值和分类信息。在RAG模型中,虽然可能会使用到向量数据库来存储和检索文本向量,但关系数据库并不是其核心组件。

综上所述,检索增强生成(RAG)模型通过结合检索式和生成式方法,实现了更准确和多样化的文本生成能力。它利用大规模语料库中的Entity片段,通过生成模型进一步处理和生成文本,在问题回答、对话系统等任务中表现出色。而人脸识别sdk、以图搜图技术、向量数据库和关系数据库虽然都是人工智能领域的重要技术,但它们与RAG模型的应用场景和技术原理存在差异。"

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