阜新RAG 是什么？

RAG 是什么？

RAG 是 Retrieval-Augmented Generation 的缩写，翻译过来就是 检索增强生成。它是一种结合了 检索 和 生成 的 AI 技术，用来帮助 AI 模型更好地回答问题或生成内容。

RAG 的原理

RAG 的工作方式可以分为两步：

1. 检索（Retrieval）：

• 当用户提出一个问题时，RAG 会先从大量的资料（比如文档、数据库、互联网）中查找相关的信息。

• 就像你去图书馆查书一样，RAG 会快速找到最相关的资料。

2. 生成（Generation）：

• 找到相关资料后，RAG 会用这些信息来生成一个更准确、更详细的回答。

• 就像你根据查到的资料写出一篇总结一样。

RAG 的好处

1. 更准确的回答：

• 因为 RAG 会先查找资料，所以它的回答更有依据，不容易“瞎编”。

2. 更灵活：

• RAG 可以随时更新检索的资料，所以它能回答最新的问题。

3. 节省资源：

• RAG 不需要把所有知识都“记住”，而是按需查找，所以更高效。

举个例子

假设你问 RAG：“什么是量子计算？”

1. 检索：RAG 会先去查找关于量子计算的资料。

2. 生成：根据查到的资料，RAG 会生成一个简单易懂的解释。

总结

RAG 就像是一个 聪明的助手，它先查资料，再根据资料给你一个靠谱的回答。它的核心就是 检索 + 生成，让 AI 的回答更准确、更实用！