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超长上下文会取代RAG吗？全网观点大PK

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02-14 17:39

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LLM的长上下文是RAG的终结者吗？

从外挂知识库到上下文

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113. AI项目拆解：RAG知识库智能问答系统。今天咱们来具体聊聊，怎么用 RAG 技术搭建一个电商领域的智能问答系统。我会把这个系统的结构和原理拆开，一步步讲明白。 RAG的应用范围正在扩展到多模态领域，将其原理应用于解释和处理图片、视频和代码等多种数据形式。这一拓展突显了RAG在人工智能部署中的重要实际意义，吸引了学术界和工业界的兴趣。 1️⃣增强的数据获取：RAG已经超越了传统的非结构化数据，现在包括半结构化和结构化数据，重点是对结构化数据进行预处理，以改善检索并减少模型对外部知识源的依赖。 2️⃣整合的技术：RAG正在与其它技术整合，包括使用微调、适配器模块和强化学习来增强检索能力。 3️⃣可调适的检索过程：检索过程已经发展到支持多轮检索增强，利用检索内容指导生成过程，反之亦然。此外，自主判断和LLM的使用通过确定是否需要检索，提高了回答问题的效率。 4️⃣在生产环境中，除了答案相关性和忠实度之外，RAG系统面临的主要挑战是响应速度和健壮性。 📌以RAG为中心的人工智能应用和支持工具的不断发展证明了RAG生态系统的壮大。随着RAG应用领域的扩大，有必要完善评估方法学，以跟上其发展的步伐。 🔻确保准确而具有代表性的性能评估对于充分捕捉RAG对人工智能研究与开发社区的贡献至关重要。 #ai #AI产品经理 #RAG #大模型 #AI产品经理项目实战

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