https://index.zshipu.com/geek001/tags/%E7%94%9F%E6%88%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Recent content in 生成模型 on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Mon, 19 Aug 2024 10:12:57 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/RAG%E5%88%86%E6%9E%90Part1%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E4%B8%8D%E8%B6%B3--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ Mon, 19 Aug 2024 10:12:57 +0000 https://index.zshipu.com/geek001/post/20240801/RAG%E5%88%86%E6%9E%90Part1%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E4%B8%8D%E8%B6%B3--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/ 最近，大型语言模型（LLM）的兴起引发了人们对RAG系统的浓厚兴趣。许多从业人员都渴望了解RAG如何为自己的组织带来益处，一些企业已经发布了基于RAG的服务。本文将探讨RAG系统的一些局限性。 从语义检索开始 首先做个实验。下面的代码比较了查询内容与一系列语句的余弦相似度得分。它使用