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完蛋!我把 AI 喂吐了!

当我们用RAG构建一个知识库问答应用的时候,总是希望知识库里面灌的数据越多,问答的效果越好,事实真是如此吗?这篇文章给大家答案。 引言 在人工智能问答系统的发展中,RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术以其独特的检索增强生成方式,为减少大模型幻觉开辟了新的天地。然而,在实际落地过程中有一个很大的疑问:RAG系统,数据越多效果越好吗?本文将深入分析数据量如何影响RAG系统的问答效果,并讨论如何优化这一系统以适应不断增长的海量数据。 什么是RAG? 大型语言模型(LLMs)已经展现出了强大的能力,但在实际应用中仍面临很多挑战,如模型幻觉、知识更新缓慢以及答案缺乏可信度等。LLM虽然是在非常庞大的数据集上训练的,但并不是在您的数据上训练的。检索增强生成(RAG)通过将您的数据链接到LLMs来解决这个问题。 RAG是一种将知识检索与生成模型相结合的技术,可以提高问答系统的准确性和相关性。它通过从外部知识源中动态检索信息,并将检索到的数据作为参考来组织答案,从而能有效缓解LLM中存在的幻觉问题。 RAG系统 RAG的工作流程主要包含三个模块: 索引(index...

OurBMC社区入驻开源中国!

近日,OurBMC 社区完成开源中国(OSCHINA)企业号注册,正式入驻开源中国技术社区。OurBMC 将携手开源中国优秀开发者们,共同推进 BMC 技术快速发展,共建 BMC 繁荣生态。 作为国内知名的开源技术社区,OSCHINA 聚集了超过 1500 万开发者,不仅推广了开源软件的使用,还在提升本土开源技术能力和优化开源生态环境方面发挥了重要作用。自创建至今,经过十五年深耕与发展,结合对中国本土开源环境的深刻理解,OSCHINA 已成为推动国内开源技术进步的重要力量。 OurBMC 社区是飞腾公司携手昆仑太科、百敖软件联合筹建的国内首个 BMC 开源根社区。在多方共同努力下,OurBMC 社区官网已于 2023 年 9 月 21 日正式上线。社区在广大成员单位齐心协力建设 OurBMC 技术生态的努力之下,已经获得了不错的成效,不仅拥有来自芯片、固件、整机、操作系统等多方向的 47 家成员单位,还建立了 4 个 SIG 并发布了 11 个代码仓。经过社区开发者的共同努力,2023 年 12 月 29 日,OurBMC 首个版本 1.0.0 正式发布。 OurBMC 入驻开源中国技...

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