技术

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

 Retrieval-Augmented Generation(RAG,检索增强生成)是一种 AI 架构,模型在生成答案时不再仅依赖训练数据,而是先从外部知识库中检索相关文档,并以此作为上下文依据。 

RAG 结合了两个组件:检索模块(负责搜索与获取相关文本)和生成模型(基于检索到的文本生成答案)。Perplexity 是一个典型的 RAG 系统,其检索来源是开放网络。

对内容生产者来说,理解 RAG 架构至关重要:结构清晰、对爬虫友好、在检索阶段足以具备相关性的内容,被纳入 AI 答案的概率更高。

常见问题

RAG 在实际中是怎样的?

Perplexity 会在网上检索(retrieval),找到相关文本,然后让 LLM 以这些文本为依据生成回答(generation)。最终答案既借助了训练数据,也融入了最新的网络来源。

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