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【文章推荐】 高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望 生成式AI（如ChatGPT、Midjourney）展现卓越文本及图像生成能力，但受限于产生幻觉、数学能力弱与可解释性不足等问题。解决之道在于增强其与外界互动，以获取多形式知识来提升内容准确度和合理性。检索增强生成（RAG）技术为此提供了解决方案，通过检索可靠信息辅助生成过程，减少AI幻觉并增强专业性。当前，各类教程大多关注RAG的个别实现细节，缺乏系统性综述。本文旨在全面梳理关键RAG技术及其实践应用，助力开发者深入研究这一领域。2023年，RAG成为基于大语言模型系统架构的主流，广泛应用于问答服务、数据交互等多个场景，并带动矢量搜索技术的发展，催生了众多开源库和初创企业。 文章地址: [高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望](https://mp.weixin.qq.com/s/KKDZmkyUzu1bP1M-9zds-A "高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望") #大模型# #文章推荐# #RAG#

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