进阶专题

RAG 是什么:
为什么要先检索再回答

用一次带引用的资料问答,看懂检索、补充上下文与生成答案的完整过程。

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大家好,我是云途。模型知道很多公开知识,但它不会天然知道你刚更新的产品手册、公司制度或私人笔记。

RAG 的作用不是让模型突然记住全部文件,而是在回答前先从指定资料中找证据,再把证据连同问题交给模型。

RAG 的三个动作

先检索证据,再把问题和证据一起交给模型,最后生成带来源的回答。问题用户输入检索寻找证据知识库自己的资料相关片段带来源模型组织答案回答引用证据
先检索证据,再把问题和证据一起交给模型,最后生成带来源的回答。
Retrieval

根据问题,从知识库找出最相关的原文片段。

Augmented

把片段、来源和用户问题组合成新的上下文。

Generation

模型只根据收到的证据组织答案,并指出依据。

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