是否接受 Cookies?

本网站使用 Cookies 来增强用户体验。

检索增强生成-(RAG)如何操作

检索增强生成-(RAG)如何操作

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种生成型模型,它结合了检索和生成两种方法,可以用于生成各种形式的文本。在使用RAG模型时,一般的操作流程如下:

  1. 准备语料库:首先需要准备一个包含相关文本信息的语料库,以便用于检索。

  2. 检索:使用训练过的RAG模型来检索与给定主题或问题相关的文本片段。可以通过向模型提供一个查询串(query)来实现检索。

  3. 生成:基于检索到的文本片段,使用RAG模型生成与查询相关的文本。生成的内容可以是对查询的答案、解释或细节等。

  4. 调整:根据需要,可以通过调整RAG模型的参数或使用更多的训练数据来改进生成的结果。

具体的操作方法会根据使用的工具库和平台而有所不同,您可以查看相应的文档或教程以获取更详细的操作指南。

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
异常监测如何部署-1
异常监测可以通过以下步骤来部署: 1. **数据收集**:首先,需要确定要监测的数据来源,可能是服务器日志、传感器数据、网络流量等。确保数据能够被可靠地收集和存储。 2. **特征工程**:对收集到的数据进行特征提取和处理,以便
Read Now
怎么部署多模态信息是什么意思
部署多模态信息是指在一个系统或平台中集成和展示多种不同类型的信息,例如文字、图片、音频、视频等。这种部署多模态信息的方法可以帮助用户更全面地了解和体验所提供的内容,提升用户体验和信息传达的效果。实现部署多模态信息的方法会根据具体的应用场景和
Read Now
怎么做搜图识图-2
要使用搜图识图功能,你可以通过以下方法进行操作: 1. 使用搜索引擎:很多搜索引擎提供了搜图识图的功能,比如Google Images、百度识图、搜狗搜图等。你可以直接在搜索框中上传一张图片,然后搜索引擎会帮你找到与该图片相关的信息。
Read Now