直播聊聊大模型外挂：RAG 技术
2020年，Meta AI 提出了 RAG 概念，旨在解决大模型的两大瓶颈： 一是知识滞后：大模型基于预训练数据，无法获取训练数据之外的最新信息，如实时政策或企业私有文档。 二是幻觉风险：模型可能生成看似合理实则错误的内容，例如编造论文或数据。 RAG 通过“检索+生成”两个阶段来解决这些问题：首先动态地从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给大模型进行答案生成。这样不仅能够利用最新的外部知识，还能显著减少幻觉，并使得答案的来源可追溯，从而大幅提升回答的准确性和可靠性。 尽管利用 RAG 能缓解大模型幻觉问题，但还做不到100%。我们想知道，RAG 到底能发挥多大的作用呢？怎么判断 RAG 的效果好不好？向量化在 RAG 中的作用是什么？无向量 RAG 会是一种未来范式吗？目前有哪些 RAG 产品，各有什么优劣？······ 8月19 日晚，开源中国将邀请5名技术专家，就 RAG 技术的发展与应用展开交流。 直播主题：大模型外挂：RAG 技术 直播时间：8 月 19 日周二 20:00-21:30 直播平台：视频号 “OSC 开源社区” 直播嘉宾： 主持人： 顾钧，杭...
