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大模?RAG l验?PDF 下蝲


分n刎ͼ(x)
旉:2025-04-04 11:36来源:http://www.sh6999.cn 作?转蝲  侉|举报
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相关截图Q?/strong>
 

主要内容Q?/strong>

一?/strong>LLMs 已经具备了较力了Q存在哪些不点?

 

?/span> LLM 已经具备了较力的基础上，仍然存在以下问题Q?/span>
 
• q觉问题Q?/span>LLM 文本生成的底层原理是Z概率?/span> token by token 的Ş式，因此?x)不可避免?/span>
产生“一本正l的胡说八道”的情况；
• 时效性问?/strong>Q?/span>LLM 的规模越大，大模型训l的成本高Q周期也pѝ那么具有时效性的?/span>
据也无法参与训l，所以也无法直接回{时效性相关的问题Q例?/span>“帮我推荐几部热映的电(sh)
影？”Q?/span>
• 数据安全问题Q通用?/span> LLM 没有企业内部数据和用h据，那么企业惌在保证安全的前提?/span>
使用 LLMQ最好的方式是把数据全部放在本圎ͼ企业数据的业务计全部在本地完成。而在
U的大模型仅仅完成一个归U的功能Q?/span>

 

二、什么是 RAG?
RAGQ?/span>Retrieval Augmented Generation, 索增强生成）Q即 LLM 在回{问题或生成文本Ӟ?/span>
?x)从大量文中检索出相关的信息，然后Zq些信息生成回答或文本，从而提高预质量?/span>
 


 
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