人工智能和自然语言处理正在以惊人的速度发展，现在我们比以往任何时候都更需要更好、更可靠的方法来查找和使用信息。正如我们都经历过的那样，传统系统往往难以以最相关、上下文最丰富的方式回答我们的问题。以谷歌为例，你通常需要进行多次搜索才能找到你想知道的内容。

这就是检索增强生成 (RAG) 及其更高级版本 RAG Fusion 发挥作用的地方。希望在接下来的几分钟内，您将了解有关 RAG Fusion 的所有信息 – 它的工作原理、优势、实际用途、挑战、未来可能性以及示例用例。

首先，什么是 RAG？

RAG，也称为检索增强生成，是一种人工智能框架，它通过将大型语言模型 (LLM) 生成的响应植根于外部知识源来提高其质量和准确性，这就是其名称检索增强生成的原因。

它是如何工作的？

碎布加工不同阶段的简要概述：

让我们详细了解每个阶段：

在第一阶段，系统根据用户的查询从外部知识库或数据源检索相关信息。这分为几个步骤：

查询转换：将用户的输入转换为适合搜索外部知识库的格式。这通常意味着我们将查询转换为可捕获其语义的向量表示，从而实现更有效的检索。
向量搜索：使用向量嵌入等技术，系统搜索包含预处理数据的向量数据库。然后，该数据库将填充文档或数据点的嵌入，这些嵌入代表系统可用的知识。可以将检索模型想象成图书管理员，根据转换后的查询扫描最相关的信息。
相关性排名：一旦找到潜在匹配项，就会根据其与查询的相关性对其进行排名。我们还会考虑查询上下文和检索到的文档质量等因素，这些因素可能会影响排名。

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