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原创 RAG动态检索破解大模型知识滞后
RAG(检索增强生成)技术通过将大语言模型(LLM)与外部知识库的动态检索能力相结合,有效地解决了模型因训练数据截止日期导致的“知识滞后”问题。其核心思想是在LLM生成答案的推理过程中,实时地从外部知识源中检索相关信息,并将这些最新、最相关的信息作为上下文提供给模型,从而生成更准确、更有时效性的回答。RAG的工作流程通常分为三个关键阶段,每个阶段都针对性地处理了知识更新和融合的问题。下面以一个简化的基于向量数据库的RAG流程为例,说明其如何动态接入外部知识。代码说明。
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