前言：
上一章，我们介绍了RAG1.0和RAG2.0的比较
本章，我们介绍如何为什么你的 RAG 不起作用。
无数企业正在尝试使用检索增强生成 (RAG)，但他们普遍感到失望，因为他们很难让这些系统达到生产质量。他们的 RAG 不仅效果不佳，而且他们不知道为什么以及下一步该怎么做。
在过去的几个月里，我与数十个 AI 团队和专家进行了交谈。通过这些对话和个人经验，我发现阻碍 RAG 系统的一个关键罪魁祸首是语义不一致——任务的预期含义、RAG 对它的理解以及存储的底层知识之间的不一致。而且由于向量嵌入的底层技术是神奇的（即挑剔且极不透明），总体不一致很难诊断，这使其成为生产化的一大障碍。
我们的目标是揭开 Vanilla RAG 失败的主要原因，并提供具体的策略和策略，让您的 RAG 更接近生产。
知识点：
在本文中，我们将：
- 区分理想形式的 RAG 的承诺与 Vanilla RAG 的现实
- 解释语义不一致是如何产生的
- 说明如何诊断和抑制语义失调
- 总结其他高投资回报率策略，让您的 RAG 做好生产准备
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RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/3007
