本文介绍了RAG(检索增强生成)技术如何利用大型语言模型整合外部文档，提升模型准确性和避免‘幻觉’。LlamaIndex等无代码工具简化了RAG的使用，让开发者能在ChatGPT等LLM上实现增强型交互。
自从ChatGPT和类似的LLM推出以来，出现了大量的RAG工具和库。人们需要了解如何使用LlamaIndex和ChatGPT的无代码RAG。
检索增强生成(RAG)是使用大型语言模型(LLM)的关键工具。RAG使LLM能够将外部文档合并到它们的响应中，从而更紧密地与用户需求保持一致。这个功能在传统上使用LLM犹豫不决的领域尤其有益，尤其是在事实很重要的时候。
自从ChatGPT和类似的LLM推出以来，出现了大量的RAG工具和库。以下是需要了解的关于RAG如何工作以及如何开始使用它与ChatGPT、Claude或选择的LLM。
RAG提供的好处
当开发人员与大型语言模型交互时，它会利用其训练数据中嵌入的知识来制定
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