在当今人工智能领域快速发展的背景下，了解构建检索增强生成 (RAG) 应用程序的来龙去脉可能很困难。加入我们的下一次网络研讨，我们的资深开发工程师Art Anderson 将深入介绍他开发 RAG 应用程序的经验。
什么是检索增强生成RAG？
检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
适用内容
获得以下方面的实用知识：
了解 RAG 基础知识：掌握 RAG 应用程序的核心概念和重要性
实施 RAG 应用程序：探索构建、部署和集成 RAG 应用程序的可行策略
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