检索增强生成 RAG.pptx

检索增强生成(RAG)汇报人：

检索增强生成(RAG)帕特里克·刘易斯(PatrickLewis)是2020年创造该术语的论文的主要作者，检索增强生成(RAG)是一种通过从外部来源获取的事实来增强生成式AI模型的准确性和可靠性的技术，填补了LLM工作原理的空白，通过从外部知识库或实时数据源中检索必威体育精装版的文档，能够提供基于当前必威体育精装版信息的回答

RAG填补了LLM的以下空白1.解决了LLM知识更新滞后的问题，使其具备实时信息处理能力。2.提高了生成内容的准确性，减少了模型生成错误或不准确信息的风险。3.增强了LLM在长文本处理和复杂任务中的表现能力。4.扩展了特定领域的知识应用，使生成结果更加专业化。5.增强了答案的可解释性，让用户可以追溯生成内容的来源。

快速了解KnowAI系统系统基于LLM大语言模型的知识库问答系统采用了RAG中的Embedding方案构建知识库

快速了解KnowAI系统要使用好，需要简单的理解Embedding向量是如何工作的及其特点人类的文字、图片、视频等媒介是无法直接被计算机理解的，要想让计算机理解两段文字是否有相似性、相关性，通常需要将它们转成计算机可以理解的语言，向量是其中的一种方式。向量可以简单理解为一个数字数组，两个向量之间可以通过数学公式得出一个距离，距离越小代表两个向量的相似度越大。从而映射到文字、图片、视频等媒介上，可以用来判断两个媒介之间的相似度。向量有哪些信誉好的足球投注网站便是利用了这个原理。而由于文字是有多种类型，并且拥有成千上万种组合方式，因此在转成向量进行相似度匹配时，很难保障其精确性。在向量方案构建的知识库中，通常使用topk召回的方式，也就是查找前k个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的语义判断、逻辑推理和归纳总结，从而实现知识库问答。因此，在知识库问答中，向量有哪些信誉好的足球投注网站的环节是最为重要的。影响向量有哪些信誉好的足球投注网站精度的因素非常多，主要包括：向量模型的质量、数据的质量（长度，完整性，多样性）、检索器的精度（速度与精度之间的取舍）。与数据质量对应的就是检索词的质量。检索器的精度比较容易解决，向量模型的训练略复杂，因此数据和检索词质量优化成了一个重要的环节。

1.专属AI客服通过导入文档或已有问答对进行训练，让AI模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题。KnowAI系统能力

2.简单易用的可视化界面采用直观的可视化界面设计，支持多种数据导入KnowAI系统能力

KnowAI系统能力3.自动数据预处理提供手动输入、直接分段、LLM自动处理和CSV等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过PDF、WORD、Markdown和CSV文档内容作为上下文。自动对文本数据进行预处理、向量化和QA分割，节省手动训练时间，提升效能。

4.?API集成?API接口对齐了OpenAI官方接口，可以直接接入现有的应用KnowAI系统能力

训练知识库训练流程图

对话知识库对话流程图

1。免登录窗口2.API导入数据和对话知识库的使用方式

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