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《RAG检索增强生成方案在图书馆运用的技术探讨》.pdf

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    汇报人：

    陆奕仰格产品总监

    张星仰格开发工程师

    检索增强生成（RAG-Retrieval-AugmentedGeneration）是指对大型语

    言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外

    的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十

    亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。

    在LLM本就强大的功能基础上，RAG将其扩展为能访问特定领域或组

    织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地

    改进LLM输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实

    用性。

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