解锁生成式人工智能中的检索增强生成的力量
深入讨论
技术性但易于理解
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本文探讨了检索增强生成（RAG），这是一种通过将生成式人工智能的响应基于结构化数据来增强其准确性的方法，从而减少被称为幻觉的不准确性。它讨论了RAG对企业的好处，包括提高准确性、更快的部署和成本节约，同时详细说明了Progress Data Platform等工具如何支持基于RAG的解决方案。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1深入解释RAG及其组件
- 2清晰阐述RAG对企业的好处
- 3提供RAG在各种商业环境中的实际应用示例
• 独特见解
- 1RAG通过结构化知识图谱显著减少人工智能幻觉的能力
- 2RAG的灵活性和模型无关性，允许快速适应数据变化
• 实际应用
- 本文提供了实施基于RAG的解决方案的可操作见解，对于希望增强其人工智能能力的企业具有重要价值。
• 关键主题
- 1检索增强生成（RAG）
- 2生成式人工智能及其挑战
- 3RAG在企业解决方案中的实施
• 核心洞察
- 1将生成式人工智能与结构化数据结合以提高准确性
- 2提供一个灵活的框架，适应不断变化的商业需求
- 3展示RAG的实际应用和好处
• 学习成果
- 1理解检索增强生成（RAG）的原理
- 2认识RAG对企业人工智能解决方案的好处
- 3识别RAG在各行业的实际应用
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 检索增强生成与生成式人工智能简介
生成式人工智能能够基于从大量数据集中学习到的模式创建新内容。然而，一个显著的挑战是出现幻觉现象——即人工智能生成看似合理但实际上不正确的信息。这些不准确性可能导致错误信息的传播，并削弱对人工智能系统的信任，因此解决这一问题至关重要。
“ 检索增强生成的工作原理
检索增强生成包含几个关键组件：
1. **上下文数据丰富**：利用特定于业务的分类法和本体为人工智能提供上下文。
2. **知识图谱**：组织丰富的数据以揭示基础的关系，从而支撑人工智能的响应。
3. **提示增强**：利用知识图谱中的上下文来构建用户查询。
4. **响应验证**：将人工智能的响应与知识模型进行准确性检查。
“ 检索增强生成对企业的好处
检索增强生成正在各个行业中得到应用，例如：
- **客户服务**：增强聊天机器人的能力以提供准确的响应。
- **知识管理**：改善对组织知识的访问。
- **研究与开发**：通过快速信息检索加速创新。
“ 通过Progress Data Platform增强检索增强生成
检索增强生成标志着人工智能的重大进步，为企业提供了一种强大的工具，以提高其人工智能解决方案的准确性和效率。通过将检索增强生成与Progress Data Platform结合使用，组织可以充分挖掘其数据的潜力，创造价值并解决数字时代的实际商业挑战。
原始链接：https://www.progress.com/blogs/unpacking-retrieval-augmented-generation-(rag)-and-generative-ai
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