信息检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)是一种强大的技术,能够显著提升大型语言模型的性能。RAG框架巧妙地结合了基于检索的系统和生成模型的优势,可以生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。
RAG框架的工作原理
信息检索增强生成 (RAG)是一种创新的人工智能框架,它通过整合外部知识源来增强大型语言模型(LLM)的性能。RAG的核心理念是从知识库中检索与任务相关的信息,并将其用于扩充LLM的输入,从而使模型能够生成更加准确、与时俱进、符合上下文的响应。
这种方法有效地克服了LLM的一些固有局限性,如知识截止日期问题,同时也大大降低了模型输出产生幻觉(hallucination)的风险。通过将模型响应建立在已检索到的确切信息之上,RAG显著提高了LLM生成内容的可靠性和可解释性。
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