RAG:外部知识补充,通过相同向量矩阵的调用,让大模型在不重新训练的情况下,能够利用外部知识库回答事实性、时效性或专业性问题,从而减少“幻觉”并提升答***性。 与直接对LLM微调相比,RAG可以实时更新知识库,可以展示检索到的来源,基于检索得到的答案准确性更高。
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