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RAG 的工作流程

   RAG 的工作流程：
 

  1. 接收輸入提示

  2. 生成搜尋查詢

  3. 搜尋相關資訊

  4. 生成回應

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RAG 的基本結構與原理

  1. 生成（Generation）：使用語言生成模型，如GPT或BERT，根據提取的資訊生成有邏輯和意義的回答或內容。
     

  2. 檢索（Retrieval）：使用檢索式記憶體網絡（Retriever）從龐大的資料庫中檢索相關資訊片段，確保資訊與輸入相關。
     

  3. 整合和調整（Integration and Adjustment）：將檢索到的資訊片段與生成模組中的內部資訊結合，產生最終輸出。

RAG 的優勢

  1. 經濟實惠：以較低成本將新資料引入語言模型中。
     

  2. 控制權：開發者可以控制模型的資料來源，確保敏感資訊僅限於授權層級。

RAG 的應用

  1. 問答系統：從文本數據庫中檢索與問題相關的資訊，生成精確的回答。
     

  2. 文本摘要：幫助模型整合外部知識，生成簡潔且內容豐富的摘要。
     

  3. 對話系統：增強模型的對話能力，從外部抽取和融入新信息，生成更豐富的對話內容。

RAG

自然語言處理領域的一個前沿模型，結合了檢索和生成技術。它從大量資料中提取相關訊息，並融合到生成模型中，以生成更準確和豐富的回答或內容。這種結合使得模型能夠更好地理解問題，生成更有意義的答案。

LLM

大型語言模型（LLM，全稱 Large Language Model）是基於人工智慧（AI）和自然語言處理（NLP）技術的模型，旨在理解和生成人類語言。這些模型模仿人類處理和生成語言的能力，並且在多種應用中顯示出巨大的潛力。

​生成式 AI

AI生成式技術，或生成式人工智慧（Generative AI），是指使用人工智慧技術生成新的內容，如文本、圖像、音頻或視頻。

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