大模型实战:RAG的应用探索

自chatgpt卷过来,我们‘打开’了视野,发现‘什么都想要’成为了可能。但是随着国内开源大模型的开放,越来越多人觉得通用LLM的价值很低(可能是商业利益的驱使)。大家对技术的追逐有变成了应用变现的需求。好吧,任何科技的价值都是商业的价值~

个人理解大模型的应用就是两大类:理解和生成(哈哈,又回到了NLU和NLG的思维上)。在目前主流的LLM应用上,对于NLU的解决方案通常就是RAG(有可能还有其他,请允许我的小白)。NLG的应用解决方案也许就是LLM本身的能力吧(哈哈,把它看成人,NLG就是一个人的创新能力)

下面是一位大佬对RAG的总结

大模型主流应用RAG的介绍——从架构到技术细节

原创 这个男人来自千祥 土猛的员外
2023-09-25 18:40
发表于浙江

收录于合集#LLM12个

本文主要内容:

  • 大语言模型(LLM)在实际应用中存在的问题;
  • 什么是RAG——检索增强生成;
  • RAG架构解析
  • RAG技术架构的细节展示

写在前面

如果你问我现在基于LLM(大语言模型,本文有时候也会将该名词描述为“大模型”)最火热的应用是什么,那我必须主推检索增强生成(
RAG,Retrieval Augmented Generation
)。RAG最初是为了解决LLM的各类问题的(后面会提到)产生的,但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上,使用RAG好像是更好的解决方案。就像我之前的

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