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模型通过先从大型语料库中检索相关的片段，然后使用生成模型来对这些片段进行进一步处理和生成文本。这种结合的方法可以带来更准确和多样化的文本生成能力，并且在问题回答、对话系统等任务中表现出色。
什么是检索增强生成-(RAG)是什么意思-1
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sparse如何操作-1
在使用Python中的`numpy`库时，可以使用`numpy.sparse`模块来操作稀疏矩阵。首先，您需要导入相应的模块，然后可以使用稀疏矩阵的构造函数来创建稀疏矩阵对象。以下是一个简单的示例：
```python
import
如何找自动备份的中国向量数据库
您可以通过以下步骤找到自动备份的中国向量数据库：
1. 首先登录到中国向量数据库系统中。
2. 寻找菜单或设置选项中的“备份”或“数据备份”选项。
3. 在备份选项中，查找是否有自动备份选项或计划备份功能。
4. 如果有自动备份功能，您可
什么是embedding-3
在机器学习和自然语言处理领域，embedding 是一个常见的术语。Embedding 涉及将高维数据映射到低维空间中的过程。最常见的应用包括 Word Embeddings 或者 Sentence Embeddings。
Word