围绕Rag相关的各项技术和理念

[sami]

Self-rag：self-rag通过检索评分令牌和反思评分令牌来提高质量主要分为个步骤：检索、生成和批评。Self-RAG首先用检索评分来评估用户提问是否需要检索如果需要检索LLM将调用外部检索模块查找相关文档。

接着LLM分别为每个检索到的知识块生成答案然后为每个答案生成反思评分来评估检索到的文档是否相关最后将评分高的文档当作最终结果一并交给LLM。 四、总结 本篇文章重点介绍了Rag技术的概念、产生原因、基本原理和实施路径可以作为AI产品经理和研发同学在实际项目中的参考资料。

围绕Rag相关的各项技术和理念仍然在飞速迭代从大方向来说风叔比较看好知识图谱和AI Agent在Rag系统中的使用。 知识图谱的成本一定会继续下降那么一定存在一个临界点即使用知识图谱带来的对实体和实体关系的理解优势会远 也门电话号码列表 远大于对成本的考量。

对于AI Agent其本身和Rag也是相辅相成的关系。Rag系统为AI Agent提供长期记忆能力而AI Agent的规划与反思也会为Rag系统提供非常好的规划管理和路由能力。 相信Rag会在各个领域的AI产品落地过程中持续扮演重要的角色。

本文通过一次亲身体验揭示了美团如何通过精细化的客户关系管理CRM策略有效提升用户体验和转化率。从一次看似平常的电话提醒开始深入探讨了背后的营销智慧和用户唤醒策略。如果你对如何提升客户满意度和优化营销策略感兴趣这篇文章将提供不少启示。