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术语词典 · 检索增强生成
详细释义
RAG(检索增强生成)是一种让大语言模型在生成回答前先从外部知识库检索相关信息,然后基于检索结果生成答案的技术架构。它解决了大模型的三大痛点:1) 知识截止日期问题;2) 幻觉问题(编造信息);3) 私有知识无法访问。RAG 让 AI 变得更准确、更专业、更可控,是企业级 AI 应用的核心架构。
词源
2020 年由 Facebook AI 团队首次提出,2023-2026 年成为企业 AI 标配
实例对比
普通 LLM
问:'公司今年的营收目标是多少?' 答:'抱歉,我不知道。'(幻觉或拒答)
RAG 增强
问:'公司今年的营收目标是多少?' 答:'根据 2026 Q1 战略文档,公司今年的营收目标是 5.8 亿元,同比增长 23%。'(基于真实文档)
标签
#核心技术#企业 AI#进阶
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提示词工程
进阶Prompt Engineering
设计和优化与 AI 对话文本的技术,让 AI 输出更精准
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让内容被 ChatGPT/Perplexity/SGE 等 AI 搜索引用
🔍 SEO 与搜索📊 88%
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进阶Few-Shot Prompting
在提示词中给 AI 看几个示例,让它模仿你的格式和风格
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检索增强生成
高级Retrieval-Augmented Generation (RAG)
让 AI 在回答前先检索相关资料,提升准确性和时效性
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入门Zero-Shot Prompting
不提供示例,直接让 AI 完成任务
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把文字转成一串数字,让 AI 能计算语义相似度
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品牌在所有内容中保持一致的语调、词汇和个性
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向量数据库
高级Vector Database
专门存储和检索 embeddings 的数据库
⚙️ 技术架构📊 58%