RAG 解释及其示例
什么是 RAG?
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 是一种人工智能技术,将 信息检索 与 文本生成 相结合。 以下是它的运作方式:
检索: 1. 您提出一个问题或请求信息摘要。 2. RAG 在庞大的文本数据集中(文档、文章等)搜索相关信息。
增强: 3. RAG 找到相关信息后,不会简单地将其原封不动地呈现出来。 相反,它会分析内容,提取关键点,并将其与您的特定问题或请求关联起来。
生成: 4. 最后,RAG 利用提取的信息和其对语言的理解,生成针对您需求的响应。 这种响应可以是事实性的、信息性的,甚至可以是创造性的,具体取决于情况。
例子:商场停车查找与 RAG
想象一下您要去一个新的商场,想知道停车信息。 您可以使用由 RAG 提供支持的系统,而不是手动搜索:
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检索: 您问,“告诉我关于主街上 Westfield 购物中心停车情况的信息。”
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增强: RAG 搜索有关该购物中心的在线文档、地图和评论。 它可能会找到以下信息:
- 停车位数量
- 不同停车结构及其位置
- 实时停车可用性(如果可用)
- 费用和支付选项