什么是检索增强生成？
检索增强生成 (RAG) 是一种通过整合外部信息来提高大型语言模型 (LLM) 准确性和可靠性的技术。
当用户向具有 RAG 功能的 LLM 发送查询时，系统会在外部知识库中搜索相关信息。
这些检索到的信息用于补充 LLM 的内部知识。基本上，LLM 获得了额外的上下文来处理。
最后，LLM 使用其语言理解和增强的信息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，确保这些数据对 LLM 的领域是相关和最新的。
构建信息检索系统
我们的专家可以设计和实施一个系统，使用向量数据库从外部数据源中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，并识别外部数据中最相关的部分。
增强 LLM 提示
我们的技术专家可以开发一个系统，将检索到的数据片段或关键字集成，以指导 LLM 的响应。
评估和改进
我们可以监控系统性能和用户反馈，以持续改进检索过程和 LLM 的训练数据。
我们的工作流程
评估
我们将首先讨论您的具体目标和 LLM 应用程序的预期结果。
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。
检索系统配置
接下来，我们将设置一个检索系统，该系统可以根据 LLM 的提示和查询有效地搜索和提供相关信息。
LLM 集成
然后，我们将把您现有的 LLM 集成到 RAG 系统中。
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
我们将训练和优化 RAG 系统，以提高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，确保其满足您的要求。
优化
基于此评估，我们可以优化数据源、检索方法或提示，以优化 RAG 系统的整体效果。
持续支持
我们将监控系统的健康状况，解决技术问题，并保持最新的 RAG 技术进展。
RAG 在不同行业的应用
RAG 模型可以分析用户的财务数据，例如发票（在他们的同意下），并推荐合适的投资选项、信贷产品、发票或预算策略。
检索增强生成可以通过调整相关内容以适应学生的优势、劣势和学习速度来个性化学习体验。
RAG 可用于创建独特且信息丰富的产品描述，超越基本规格。
检索增强生成可用于创建房地产的虚拟导览或分析市场趋势和房地产数据，以生成自动评估报告。
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