本文更詳細地探討了檢索增強生成，提供了一些實際範例和應用程序，以及一些資源來幫助您更多地了解法學碩士。首先，請查看我們關於掌握法學碩士概念的課程。您也可以查看下面關於使用 PineCone 進行檢索增強生成的程式碼。
為什麼要使用 RAG 來提高法學碩士？一個例子
為了更好地演示 RAG 是什麼以及該技術如 亞美尼亞電話號碼列表 何運作，讓我們考慮當今許多企業面臨的場景。
想像一下，您是一家銷售智慧型手機和筆記型電腦等設備的電子公司的高階主管。您想要為您的公司建立一個客戶支援聊天機器人，以回答與產品規格、故障排除、保固資訊等相關的使用者查詢。
您希望使用 GPT-3 或GPT-4等 LLM 的功能來為您的聊天機器人提供支援。
然而，大型語言模型有以下局限性，導致客戶體驗效率低落：
缺乏具體訊息
語言模型僅限於根據其訓練資料提供通用答案。如果使用者提出針對您銷售的軟體的特定問題，或者對如何進行深入的故障排除有疑問，傳統的法學碩士可能無法提供準確的答案。
這是因為他們沒有接受過針對您組織的數據的培訓。此外，這些模型的訓練資料有一個截止日期，限制了它們提供最新回應的能力。
幻覺
法學碩士可以“產生幻覺”，這意味著他們傾向於根據想像的事實自信地產生錯誤的答案。如果這些演算法沒有對用戶的查詢提供準確的答案，它們還可能提供偏離主題的回應，從而導致糟糕的客戶體驗。
一般回應
語言模型通常提供不適合特定上下文的通用回應。這可能是客戶支援場景中的一個主要缺點，因為通常需要單獨的使用者偏好來促進個人化的客戶體驗。
RAG 為您提供了一種將法學碩士的一般知識庫與存取特定資訊（例如產品資料庫和使用者手冊中存在的資料）的能力相整合的方法，從而有效地彌補了這些差距。這種方法可以根據您組織的需求提供高度準確和可靠的回應。
初學者 AI 技能提升
從頭開始學習 AI 和 ChatGPT 的基礎知識。
RAG 如何運作？
現在您已經了解了 RAG 是什麼，讓我們看看設定此框架所涉及的步驟：
第 1 步：資料收集
您必須先收集應用程式所需的所有資料。對於電子公司的客戶支援聊天機器人，這可以包括使用者手冊、產品資料庫和常見問題解答清單。
第 2 步：資料分塊
資料分塊是將資料分解為更小、更易於管理的部分的過程。例如，如果您有一份長達 100 頁的使用
