什么是RAG？
检索增强生成（RAG）是一项突破性技术，优化了大型语言模型的输出质量。它通过引入权威的外部数据源，使模型能够在生成回答前引用
最新的知识库，无需重新训练即可显著提升模型的准确性和实用性。
最新的知识库，无需重新训练即可显著提升模型的准确性和实用性。
传统的 LLM 由于训练数据的局限性，可能会提供过时或不准确的信息。
RAG 通过实时检索权威数据，确保模型输出的信息既准确又最新，极大地增强了用户对 AI 系统的信任。
RAG 通过实时检索权威数据，确保模型输出的信息既准确又最新，极大地增强了用户对 AI 系统的信任。
RAG的优势
经济高效通过 RAG 技术，无需重新训练模型即可集成最新数据，从而节省时间和成本。
最新信息RAG 能实时检索最新的研究和数据，确保模型输出的信息始终是最新、最准确的。
权威数据我们通过接入权威数据来源，保证生成的答案准确无误，提升用户对 AI 系统的信任。
开发者赋能RAG 赋予开发者更多的灵活性和控制力，帮助他们更好地管理和优化 AI 应用，适应不断变化的需求。