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2024-01-18 00:21

【文章推荐】 文本向量化、RAG、langchain、Agent技术:大模型行业问答技术总结 大模型工程实践中存在局限性，如幻觉问题、知识盲点与实时性缺失、记忆力有限、时效性挑战、数据安全问题及缺乏外部感知和用户建模能力。针对这些局限，本文探讨了向量化和RAG（检索增强生成）解决方案，其中数据向量化通过Embedding将非结构化数据转化为稠密向量；而RAG通过结合向量化数据库和大模型改进信息检索和回答生成，从而减少幻觉、增强长时记忆和性能效率。此外，课程《向量化、RAG、Agent技术》将引导学员掌握相关技术，并以SalesGPT项目实践，帮助突破大模型局限，构建智能商务助手。 文章地址: [文本向量化、RAG、langchain、Agent技术:大模型行业问答技术总结](https://mp.weixin.qq.com/s/JwRt7p8710Z3nlp7Wnkoxw "文本向量化、RAG、langchain、Agent技术:大模型行业问答技术总结") #RAG# #文章推荐#

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