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第369章 写错编号了(第1页)

2.3

检索增强生成技术

rag(retrieval-augmented

generation)技术是一种结合了信息检索(retrieval)和文本生

成(generation)的自然语言处理(nlp)方法。核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言

生成技术相结合,以提高文本生成的准确性和相关性。它旨在通过从外部知识库中检索相关信息来

辅助大型语言模型(如

gpt

系列)生成更准确、可靠的回答。

rag

技术中,整个过程主要分为三个步骤如图

2.2

所示:索引(

indexing)、检索

(retrieval)和生成(generation)。首先,索引步骤是将大量的文档或数据集合进行预处理,将

其分割成较小的块(c混k)并进行编码,然后存储在向量数据库中。这个过程的关键在于将非结

构化的文本数据转化为结构化的向量表示,以便于后续的检索和生成步骤。接下来是检索步骤,它

根据输入的查询或问题,从向量数据库中检索出与查询最相关的前

k

c混k。这一步依赖于高效

的语义相似度计算方法,以确保检索到的

c混k

与查询具有高度的相关性。最后是生成步骤,它将

原始查询和检索到的

c混k

一起输入到预训练的

transformer

模型(如

gpt

bert)中,生成最

终的答案或文本。这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文,以生成准确、连贯

且相关的文本。

rag

的概念和初步实现是由

douwe

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