什么是检索增强生成？
检索增强生成 (RAG) 是一种通过合并来自外部来源的信息来帮助提高大型语言模型 (LLM) 的准确性和可靠性的技术。
当用户向具有 RAG 功能的 LLM 提供提示时，系统会在外部知识库中搜索相关信息。
此检索到的信息用于补充 LLM 的内部知识。 基本上，它是为 LLM 提供额外的上下文来处理。
最后，LLM 使用其对语言和增强信息的理解来生成对用户查询的响应。
我们的检索增强生成服务
数据准备
我们的团队可以识别和准备 LLM 的外部数据源，并确保这些数据与 LLM 的领域相关且是最新的。
构建信息检索系统
我们的专家可以使用矢量数据库设计和实施一个系统来从外部数据源搜索和检索相关信息。
创建信息检索算法
我们的团队可以开发算法来分析用户查询或问题，并从外部数据中识别最相关的段落。
LLM 提示增强
我们的技术专家可以开发一个系统，该系统包含来自检索到的数据或关键词的片段，以指导 LLM 的响应。
评估和改进
我们可以监控系统的性能和用户反馈，以不断改进检索过程和 LLM 训练数据。
RAG 即服务的功能
与仅限于其训练数据的传统 LLM 不同，RAG 可以访问来自知识库的大量信息
Rag 即服务会检索与提示相关的最新信息，并使用它来制定响应，从而使输出更准确并直接解决用户的查询。
RAG 的能力超越了回答问题。 它可以帮助企业完成内容创建任务，例如撰写博客文章、文章或产品描述。
它可以分析实时新闻、行业报告和社交媒体内容，以识别趋势、了解客户情绪并深入了解竞争对手的策略。
RAG 允许 LLM 通过注明来源来透明地呈现信息。 输出可以包含引文或参考文献，使用户能够验证信息并在需要时进行更深入的研究。
我们的工作流程
评估
我们将首先讨论您的具体目标和 LLM 应用的预期结果。
数据收集和提示工程
我们的数据工程团队将清理、预处理和组织您的新数据源。
检索系统设置
然后，我们将建立一个检索系统，可以根据 LLM 的提示和查询有效地搜索和提供相关信息。
LLM 集成
之后，我们会将您现有的 LLM 与 RAG 系统集成。
提示设计
我们的 NLP 专家将与您合作，为 LLM 设计有效的提示和说明。
训练
我们将训练和微调 RAG 系统，以提高其生成文本的质量和准确性。
评估
我们的团队将持续评估系统的输出，确保它们满足您的要求。
改进
基于此评估，我们可能会改进数据源、检索方法或提示，以优化 RAG 系统的整体有效性。
持续支持
我们将监控系统健康状况，解决任何技术问题，并随时了解 RAG 技术的最新进展。
RAG 在不同行业的应用
RAG 模型可以分析用户的财务数据，例如账单（经同意），并推荐合适的投资选择、贷款产品、账单或预算策略。
检索增强生成可以通过根据学生的优势、劣势和学习进度定制相关内容来个性化学习体验。
RAG 可用于创建超出基本规格的独特且信息丰富的产品描述。
检索增强生成可用于创建房产的虚拟游览，或分析市场趋势和房产数据以生成自动估值报告。
客户反馈
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