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俗人1314
2020-09-11 08:41
山东理工大学 Java
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2020-09-11
在牛客打卡32天,今天也很努力鸭!
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01-31 00:14
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原文链接:HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时,我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案,但现在我要说,基于文件系统访问(FileSystem Access)的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG?为什么需要 RAG? **Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成,RAG)**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG,是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要,例如这些内容可能已经过时(因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...
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