偷看少妇自慰xxxx,亚洲国产制服丝袜先锋,亚洲国产精品久久久久秋霞小

大模型（LLMs�Q�RAG 优化�{�略 —— RAG-Fusion��?PDF 下蝲

转蝲自：http://www.python222.com/article/1188

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一�?/strong>RAG 有哪些优点？

1. 向量搜烦融合�Q?/span>RAG通过��向量搜索功能与生成模型相结合，引入了一�U�新颖的范式。这�U�融

合��大型语言模型�Q?/span>LLM�Q�能够生成更丰富、更具上下文意识的输出�?/span>

2. 减少�q�觉现象�Q?/span>RAG显著降低�?/span>LLM产生�q�觉的們֐��Q��生成的文本更加基于数据�?/span>

3. 个�h和专业效�?/strong>�Q�从个�h应用�Q�如��览�W�记�Q�到更专业的集成�Q?/span>RAG在提高生产力和内容质�?/span>

斚w��展示了其多功能性，同时��Z��可信的数据来源�?/span>

二�?/strong>RAG 存在哪些局限性？

1. 当前搜烦技术的限制�Q?/span>RAG受到限制的方面与我们的检索式��Z��词汇和向量的搜烦技术相同�?/span>

2. 人类搜烦效率低下�Q��h�c�d��向搜索系�l�输入他们想要的内容时�ƈ不擅长，如打字错误、含�p�的

查询或词汇有限，�q�常常导致错�q�那些超出显而易见的�剙��搜烦�l�果的大量信息。虽�?/span>RAG�?/span>

所帮助�Q�但它�ƈ没有完全解决�q�个问题�?/span>

3. 搜烦的过度简�?/strong>�Q�我们普遍的搜烦范式是将查询�U�性映��到�{�案�Q�缺乏理解�h�c�L��询的多维

性。这�U�线性模型通常无法捕捉更复杂用��h��询的�l�微差别和上下文�Q�导致结果相��x��较低�?/span>

三、�ؓ什�?需�?/strong> RAG-Fusion�Q?/strong>

它解决了RAG固有的限�Ӟ��通过生成多个用户查询�q��新排序结果。利用逆向排名融合和自定义

向量评分加权�q�行�l�合、准��的搜烦�?/span>

RAG-Fusion旨在弥合用户明确询问与他们意图询问之间的差距�Q�更接近于发现通常隐藏的变革�?/span>

知识�?/span>

亚洲精品92内射,午夜福利院在线观看免费 ,亚洲av中文无码乱人伦在线视色,亚洲国产欧美国产综合在线,亚洲国产精品综合久久2007

最新Java全栈��׃��实战评��(免费)

springcloud分布式电(sh��)商秒杀实战评��

IDEA�怹��Ȁ�z?/h2>

66套java实战评��无套路领�?/h2>
锋哥开始收Java学员啦！

Python学习路线�?/h2>

锋哥开始收Java学员啦！

Python学习路线�?/h2>

大模型（LLMs�Q�RAG 优化�{�略 —�?RAG-Fusion��?PDF 下蝲

Java1234官方��?5�Q?/td>
Java1234官方��?5�Q?/td>	838462530