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離語_第336章 好(1)

2.3 檢索增強生成技術

RAG(Retrieval-Augnted Generation)技術是一種結合了資訊檢索(Retrieval)和文字生

成(Generation)的自然語言處理(NLP)方法。核心思想是將傳統的檢索技術與現代的自然語言

生成技術相結合,以提高文字生成的準確性和相關性。它旨在透過從外部知識庫中檢索相關資訊來

輔助大型語言模型(如 GPT 系列)生成更準確、可靠的回答。

在 RAG 技術中,整個過程主要分為三個步驟如圖 2.2 所示:索引( Indexing)、檢索

(Retrieval)和生成(Generation)。首先,索引步驟是將大量的文件或資料集合進行預處理,將

其分割成較小的塊(chunk)並進行編碼,然後儲存在向量資料庫中。這個過程的關鍵在於將非結

構化的文字資料轉化為結構化的向量表示,以便於後續的檢索和生成步驟。接下來是檢索步驟,它

根據輸入的查詢或問題,從向量資料庫中檢索出與查詢最相關的前 k 個 chunk。這一步依賴於高效

的語義相似度計算方法,以確保檢索到的 chunk 與查詢具有高度的相關性。最後是生成步驟,它將

原始查詢和檢索到的 chunk 一起輸入到預訓練的 Transforr 模型(如 GPT 或 BERT)中,生成最

終的答案或文字。這個模型結合了原始查詢的語義資訊和檢索到的相關上下文,以生成準確、連貫

。字文的關相且

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算計度似相字文 4.2

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