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RAG:
結合檢索與生成技術的自然語言處理模型



從大量資料中提取相關訊息,融合到生成模型中,

以生成更準確和豐富的回答。



這種方法使模型能更好地理解問題,

提供更有意義的答案。

DALL·E 2024-06-14 19.05.39 - A split image illustrating the concept of Retrieval-Augmented

工作流程

優勢

應用

DALL·E 2024-06-15 11.31.08 - A square im
DALL·E 2024-06-15 11_edited.jpg

Service Name

DALL·E 2024-06-15 11.28.44 - A square im

Service Name



    接收輸入提示
     


    生成搜尋查詢
     


    搜尋相關資訊
     


    生成回應





    經濟實惠:


    以較低成本將新資料引入語言模型中。
     


    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。

問答系統:

檢索文本資料庫中的相關資訊,生成精確回答。



文本摘要:

整合外部知識,生成簡潔豐富的摘要。



對話系統:

增強對話能力,提取並融入新資訊,生成豐富對話內容。

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