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:
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。
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。
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。
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。
技术干货
18个月构建Zilliz Cloud,公有云构建Serverless向量检索服务获得的一些教训
十八个月内从零开始,构建基于全球最流行的开源向量数据库Milvus的云托管服务——Zilliz Cloud。
2024-09-11技术干货
一起来认识GPU-Cagra 索引
而当我们谈论到高性能的计算,GPU总是一个绕不开的话题,在向量领域也不例外。
2024-08-08技术干货
利用元数据过滤、Hybrid Search、 Agent 等功能提升您的 RAG 应用
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称 RAG)是一种通过整合外部数据源来增强大语言模型(LLM)的技术。典型的 RAG 应用包含以下几个步骤
2024-10-25