现在提到大模型落地，目之所及所有公司都在做RAG。RAG通过利用外部数据库来增强大模型，很大程度上解决了模型幻觉问题，以及知识更新和数据安全等问题。
如果在企业内落地大模型应用，还得从技术侧和业务侧共同入手。
技术层面上，大模型的出现带来基于自然语言就能实现的逻辑分析能力，搭配RAG外接的数据库来构建一个定制化的，且通用能力足够强的信息变现系统。
业务层面上，过往企业存储的一些业务数据，更多的是一些非结构化数据，因为分析能力的不足，并没有创造出太多的商业价值来。而借助RAG，甚至可能会涌现出一些之前盲区内的能力，带来更广阔的商业价值。
也因此，RAG成为了当前企业知识库、智能客服、专业助手、内容创作等场景落地的主流选择。
图源: Introducing RAG & Agent Analytics - Galileo
尽管RAG在各行各业落地已经有一年多了，但是如何处理多样的非结构化数据，并确保检索和生成的准确性和可靠性，很多团队依然面临的巨大挑战。
另外，大模型的幻觉问题依然存在，如何最大程度地降低幻觉问题呢？
出于对上述问题的进一步探讨，我们有幸邀请到专业的技术老师进行全面解答，同时也准备了相应的学习资料，需要的可在下方领取
标签：RAG,落地,挑战,模型,学习,LLM,幻觉 From： https://blog.csdn.net/Z4400840/article/details/141889604