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LLM 回答更加准确的秘密:为检索增强生成(RAG)添加引用源

如何让你的大模型变得更强?如何确定其获取信息来源的准确性? 想要回答这两个问题,就不得不提到今天文章的主角——RAG。RAG,也就是检索增强生成(Retrieval-augmented generation) ,可以弥补现有 LLM 应用能力的技术。 当前,LLM 的最大问题就是缺乏最新的知识和特定领域的知识。对于这一问题,业界有两种主要解决方法:微调和检索增强生成。业内许多公司(如 Zilliz、OpenAI 等)都认为相比微调,RAG 是更好的解决方法。归根究底是因为微调的成本更高,需要使用的数据也更多,因此主要适用于风格迁移(style transfer)的场景。相比之下,RAG 方法使用例如 Milvus 之类的向量数据库,从而将知识和数据注入到应用中,更适用于通用场景。 采用 RAG 方法就意味着使用向量数据库存储真理数据,这样可以确保应用返回正确的信息和知识,而不是在缺乏数据时产生幻觉,捏造回答。不过,随着越来越多的文档、用例等信息被注入应用中,越来越多开发者意识到信息来源的重要性,它可以确保信息准确性,使得大模型的回答更加真实。 这就需要用到引用或者归属(attribut...

GaussDB数据库SQL系列-表连接(JOIN)

目录 一、前言 二、GaussDB JOIN 1、LEFT JOIN 2、LEFT JOIN EXCLUDING INNER JOIN 3、RIGHT JOIN 4、LEFT JOIN EXCLUDING INNER JOIN 5、INNER JOIN 6、FULL OUTER JOIN 7、FULL OUTER JOIN EXCLUDING INNER JOIN 三、GaussDB 实验示例 1、初始化实验表 2、LEFT JOIN(示例) 3、RIGTH JOIN(示例) 4、INNER JOIN(示例) 5、FULL JOIN(示例) 四、小结 一、前言 SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一,表连接(JOIN)是数据库中SQL的一种常见操作,在实际应用中,我们需要根据业务需求从两个或多个相关的表中获取信息。 二、GaussDB JOIN GaussDB是华为推出的企业级分布式关系型数据库。GaussDB JOIN 子句是基于两个或者多个表之间的共同字段把它们进行结合。在GaussDB数据库中,常用的JOIN有如下几种连接及用法:INNER JOIN、LEFT JO...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。