大语言模型虽然能回答各种问题，但其准确性仍然令人担忧。它无法提供答案的来源，也无法与最新信息同步。更让人困扰的是，它还可能编造出一些看似可信的答案，误导用户。那么，如何解决这个问题，使大语言模型的回答更加准确可靠、实用性更强呢？在这段视频中，来自 IBM 研究院的科学家 Marina Danolevski 用浅显易懂的方式介绍了检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）的原理，以及如何帮助大语言模型提供准确信息的方法！
什么是检索增强生成 RAG 框架
RAG（检索增强生成）通过实时调用外部知识库，弥补大语言模型知识固化、无法溯源和易产生幻觉的缺陷，让回答更准确、可验证且具备时效性。IBM 研究员 Marina Danolevski 在视频中通俗解析其原理与价值。
发布于2024年12月24日 02:31
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