RAG：打破大模型的知识壁垒
RAG：打破大模型的知识壁垒 尽管大型语言模型在文本生成上表现出色，但其固有的“幻觉”问题和知识更新滞后始终是技术痛点。当被问及训练数据之外的特定信息时，模型可能会编造看似合理但实际错误的答案。检索增强生成技术正是为解决这一问题而生。 RAG的核心思想很直观：当模型需要回答问题时，不是仅依赖其内部参数化的知识，而...
AI大模型应用实践 八：如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。幸运的是，RAG（检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案...
超越基础提示：用RAG为你的大模型注入“新鲜记忆”
超越基础提示：用RAG为你的大模型注入“新鲜记忆” 当前，大型语言模型如同一位博览群书的学者，但其知识库却定格在过去的某个时间点。当你询问最新事件或内部文档时，它常常会“幻觉”出一个错误的答案。如何解决这一痛点？检索增强生成 正成为关键答案。 RAG是什么？ RAG不是一个新的模型，而是一种创新的架...
超越幻觉：RAG如何为AI大模型注入“真实”的灵魂
超越幻觉：RAG如何为AI大模型注入“真实”的灵魂 当前，大型语言模型仿佛一个博学的学者，能流畅地回答各种问题。但我们都曾见过它的另一面：它会一本正经地捏造事实、引用不存在的论文，或提供过时的信息。这种现象被称为“幻觉”，其根源在于模型的训练数据是静态的、通用的。 RAG：为模型装上“搜索引擎”和“...
RAG：增强大模型知识库的新范式
RAG：增强大模型知识库的新范式 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）正在改变我们使用大语言模型的方式。与传统生成式模型不同，RAG通过引入外部知识源，有效解决了大模型的幻觉问题和知识滞后缺陷。 RAG的核心工作流程分为三个关键步骤：首先从知识库中检索相关文档，...
如何用RAG增强的动态能力与大模型结合打造企业AI产品？
核心要点 RAG vs Few Shots：动态能力对比，RAG如何实现实时知识更新 RAG关键指标解析：精确率、召回率、F1分数、MRR的对比分析 在雨林一人公司的AI产品开发过程中，nine遇到了一个关键问题：单纯依靠大模型的预训练知识和上下文信息，无法准确...
解锁RAG高阶密码：自适应、多模态、个性化技术深度剖析
当你走进一家智能咖啡厅，第一次来，但AI店员已经知道你是口味偏重的咖啡爱好者，面对你含糊的"来杯日常喝的"，它准确推荐了一款中度烘焙的单品。更神奇的是，当你拍下杯中拉花发给朋友时，AI还能告诉你这是什么花式，出自哪位咖啡大师的创意，甚至建议你下次尝试口感更接近的另一款。 这，就是我们今天要聊的高级RAG技术在生活中的应用场景。从RAG小白到RAG大神，就差这三项"高级技能"！ 为...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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