检索增强式生成
细数RAG的12个痛点,英伟达高级架构师亲授解决方案
检索增强式生成(RAG)是一种使用检索提升语言模型的技术。具体来说,就是在语言模型生成答案之前,先从广泛的文档数据库中检索相关信息,然后利用这些信息来引导生成过程。这种技术能极大提升内容的准确性和相关性,并能有效缓解幻觉问题,提高知识更新的速度,并增强内容生成的可追溯性。RAG 无疑是最激动人心的人工智能研究领域之一。有关 RAG 的更多详情请参阅机器之心专栏文章《专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了》。但 RAG 也并非完美,用户在使用时也常会遭遇一些「痛点」。近日,英伟达生成式AI高级解决方案架
7/6/2024 10:30:00 AM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AI
AIGC
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
模型
机器人
数据
谷歌
大模型
Midjourney
智能
用户
开源
学习
微软
GPT
Meta
图像
AI创作
技术
Gemini
论文
马斯克
Stable Diffusion
算法
芯片
代码
生成式
蛋白质
英伟达
腾讯
神经网络
研究
Anthropic
计算
开发者
3D
Sora
机器学习
AI设计
AI for Science
GPU
AI视频
苹果
场景
华为
人形机器人
百度
预测
搜索
伟达
Claude
深度学习
Transformer
xAI
大语言模型
字节跳动
模态
训练
具身智能
文本
驾驶
神器推荐
LLaMA
Copilot
视觉
算力
应用
安全
智能体
视频生成
干货合集
生成
亚马逊
大型语言模型
API
科技