什么是RAG？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种通过从多个数据源检索并整合信息来提升AI生成输出质量和相关性的方法。与依赖固定训练数据的传统AI模型不同，RAG允许模型访问并利用最新的外部数据库信息，包括专有的组织数据。
RAG的重要性-RAG特别有价值，因为它允许AI通过嵌入非结构数据，解决AI的幻觉和输出不准确的问题。
1. 利用当前数据：不同于受限于训练截止日期的模型，配备RAG的模型可以整合最新、最相关的信息。
2. 避免定制模型训练：组织无需进行高成本、高难度的定制训练即可增强AI能力，使得模型维护和更新更加便捷。
微调模型与RAG的区别
尽管微调和RAG都旨在定制AI模型，它们之间存在显著区别：
- 微调：通过调整模型内部权重来专门化特定任务，适用于需要理解特定编程语言等特殊应用。
- RAG：通过检索各种来源的相关数据来增强提示，而不改变模型的权重。这种方法通用且易于在不同用例中实施。
AI模型中的上下文使用为了让AI模型生成准确的响应，它需要足够的上下文支持。大型语言模型（LLMs）在一个上下文窗口内处理输入数据，其大小决定了模型一次能处理的数据量。有效的提示工程至关重要，因为它涉及选择和排序输入数据以优化AI的输出。
应用层和rag层是默拉智能一直在努力耕耘的方向！
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