在大模型应用中，如何提升RAG（检索增强生成）的能力？ - 知乎

这篇指南深入探讨了如何提升大型模型应用中的检索增强生成（RAG）能力。这是一篇专门的内容，旨在介绍RAG系统，该系统通过引入LLM中未包含的新信息并控制内容以减少幻觉（模型输出与现实不符的情况）来增强大型语言模型（LLMs）。内容结构清晰易懂，对于那些对RAG技术方面感兴趣的人来说是一次宝贵的阅读体验，特别是在如何通过特定知识库来调整响应以减少幻觉问题方面。文章详细介绍了RAG的两个主要阶段：检索阶段，在该阶段算法搜索与用户提示相关的信息；生成阶段，在该阶段模型制作定制响应。这篇指南尤其值得关注，因为它提供了实用的方法，揭示了检索阶段的痛点，并提出了增强RAG性能的解决方案。对于与LLMs合作并希望提高模型生成内容的准确性和可靠性的开发人员和研究人员来说，这篇内容具有重要意义。- RAG是一种给予LLM的增强技术，包括引入新信息和控制内容以减少幻觉。 - RAG主要由检索和生成两个阶段组成。 - 检索阶段是通过搜索和检索与用户提示或问题相关的信息片段来实现的。 - 生成阶段是从增强提示及其训练数据的内部表示中提取信息，为用户提供定制化的答案。 - RAG的提升方法主要从检索阶段和生成阶段两个方面来实现。 - 在检索阶段，存在痛点和解决方案。