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Retrieval-Augmented Generation (RAG)-结合检索与生成的智能文本生成技术

RAG技术通过检索方法与深度学习结合,动态整合最新的外部信息,以提高大型语言模型生成文本的可靠性,并解决生成过程中可能出现的错误信息(幻觉)问题。

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RAG技术通过检索方法与深度学习结合,动态整合最新的外部信息,以提高大型语言模型生成文本的可靠性,并解决生成过程中可能出现的错误信息(幻觉)问题。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)的特点:
1. 提高文本生成的可靠性
2. 动态整合最新外部信息
3. 简化生成过程
4. 成本效益高,避免广泛的训练和微调
5. 多模态RAG系统的潜力

Retrieval-Augmented Generation (RAG)的功能:
1. 在文本生成任务中使用RAG技术以获取准确的信息
2. 利用RAG提升大型语言模型的适应性
3. 评估RAG系统的性能并解决其面临的挑战
4. 应用RAG于更广泛的任务和领域

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