隨著公司加大對聊天機器人的投資，所有產業的客戶服務都在不斷發展。然而，一些聊天機器人仍然依賴舊技術，例如基於規則的模型，或剛開始轉向大型語言模型（LLM）。
法學碩士提供了企業所需的大量功能，但它們也有其缺點。對於法學碩士來說，多語言對話仍然受到限制，因為我們仍然依賴手動翻譯資料輸入聊天機器人。此外，由於幻覺和缺乏即時數據，聊天機器人提供的資訊可能不正確或過時。
為了解決這些問題並提供更好的客戶支持，我們創建了檢索增強生成 (RAG)，該流程可以作為當前 LLM 模型的解決方案。那麼，讓我們深入了解 RAG 是什麼、它是如何運作的，以及在 AI 領域引起轟動的所有好處和用例。
什麼是檢索增強生成 (RAG)？
簡而言之，檢索增強生成 (RAG) 是一種將可信任且多 老撾 WhatsApp 號碼數據 樣化的資料來源與基於 LLM 的聊天機器人中的最新資訊整合在一起的技術。它是生成式人工智慧的下一代發展，增強了法學碩士模型以解決其缺點。
RAG 的整體思路是從外部來源檢索即時資料和訊息，並為聊天機器人提供必要的工具來提供連貫且準確的資訊。
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RAG 如何運作？
要了解 RAG 的工作原理，您需要了解一些概念。雖然資料可以在 PDF、其他文件、網站等中找到，但生成式 AI 使用一種稱為嵌入的向量資料來創建解決方案。
嵌入是從各自來源解析的資料的數位版本。使用嵌入模型或系統，建立這些向量資料並將其儲存在向量資料庫中。以下是 RAG 在實務中如何運作的基本工作流程。
RAG流程圖
法學碩士要完全實施 RAG，需要經過許多流程。這些階段是：