個人隨筆 RAG實戰(zhàn)篇:優(yōu)化查詢轉(zhuǎn)換的五種高級方法,讓大模型真正理解用戶意圖 在這篇文章中,我們將深入探討如何通過高級查詢轉(zhuǎn)換技巧,優(yōu)化大型語言模型的理解能力,從而更準(zhǔn)確地把握用戶的意圖。 風(fēng)叔 Rag系統(tǒng)大模型實戰(zhàn)經(jīng)驗
AI人工智能 Rag系統(tǒng)的發(fā)展歷程,從樸素、高級到模塊化 Rag系統(tǒng)它通過結(jié)合信息檢索和自然語言生成技術(shù),顯著提高了信息處理的效率和準(zhǔn)確性。然而,隨著應(yīng)用的深入,Rag系統(tǒng)的局限性也逐漸顯現(xiàn)。本文將深入探討Rag系統(tǒng)的發(fā)展、存在的問題及其優(yōu)化方案,希望能為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和開發(fā)者提供參考和啟示。 風(fēng)叔 Rag系統(tǒng)人工智能優(yōu)化策略