听说过RAG吗

RAG => 检索增强型生成

在ChatGPT的早期阶段，当询问当前或最近的信息时，回答通常包括类似于“根据我在2022年1月的最后知识更新。”这带来了重大挑战，因为在互联网领域，一切都在以如此快速的速度发展，以至于对于人类和人类大脑来说，跟进变得困难。此外，定期更新整个语言模型耗时，而使用固定的时间间隔可能会对数据的完整性和正确性产生不确定性。

一个主要问题是输入类型的变化，现在不仅限于文本，还包括视频、音频、图片等。为解决这些挑战，检索增强生成（RAG）发挥了作用。RAG代表检索增强生成，通过在其系统内包含和存储数据来解决这些问题。

为了举例说明，让我们考虑向ChatGPT提问：“RAG是什么？”前端交互保持一致，但在后端，查询将被发送到RAG。RAG数据库执行查找并返回输出，同时附带数据来源网站的源链接。这种方法确保了信息的更新和可靠性。前端部分，或语言模型（LLM）可能会有所变化，但底层数据保持一致。