但这个新策略是什么？它为何如此有效？
这就是检索增强生成（RAG）。 RAG 是一个人工智 台湾电话号 能框架，它将传统数据库检索功能与上述大型语言模型 (LLM) 结合起来。由于上下文的改进和更新的数据源，两人给出了更准确的响应。
在 Netlify，我们不断挑战可能性的极限，包括人工智能的进步，这就是我们编写本 RAG AI 指南的原因。借助 Netlify 和 RAG AI，您可以为法学硕士注入改进，使其比新兴的新颖性更有效。
在今天的文章中，我们深入讨论 RAG 并分析一些潜在的人工智能应用，为您提供探索这一革命性进步所需的灵感。
RAG AI的架构
检索增强生成是一个人工智能框架，这意味着它是使其发挥作用的结构。这是人工智能从简单的反刍到类人复杂推理的方程式的一半。
为了返回这些类似人类的结果，RAG AI 使用两个阶段：检索和预处理以及内容生成。在检索和预处理阶段，用户输入提示，触发算法扫描外部数据以获取相关信息，并执行预处理步骤，包括标记化、词干提取和删除停用词。
这些算法扫描的外部信息可以是网页或知识库。矢量数据库是最有效模型不可或缺的一部分，因为数据的数学表示使机器学习 (ML) 和深度学习模型更容易回忆以前的即时工程。
向量数据库还有助于嵌入，即密集的连续向量。这些密集向量表示语义空间中的坐标，帮助模型理解单词之间的关系和上下文，并使模型能够返回类似于人类语音的答案。
扫描和预处理完成后，下一步就会开始——生成。在生成阶段，来自预处理阶段的数据进入预先训练的 LLM 以返回最终输出。增强的性质使法学硕士能够输出更具上下文意义且更准确的结果。
DALL-E 和 OpenAI 的 ChatGPT 都是最受关注的以公众为中心的服务，但 RAG AI 正在悄然成为许多行业的首选框架。转向 RAG AI 是基于改进的准确性和上下文支持，这让您感觉不像是在与机器交互。
因此，RAG AI 有几个新兴用例受益于它带来的优化。这些部门包括：