太实用了！大语言模型（LLM）主流应用技术解析

检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）是基于LLM（大语言模型）相当火的应用！RAG最初是为了解决LLM的各类问题（例如：幻觉问题，新鲜度问题，数据安全，tokens限制等）产生的。但后面大家发现RAG是现阶段开发基于LLM应用的“更好的解决方案”。比如开源的ChatPDF，就是RAG的一个经典应用。

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研梦非凡在11月14日有一场直播——基于LLM大语言模型最火的应用RAG从架构到技术细节解读，大家可以扫码预约！（来和主讲老师聊聊天）。

本次直播将从小白的角度和科研的角度，对什么是RAG——检索增强生成进行讲解。

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直播讲座知识点

小白的角度学习RAG——检索增强生成

1.什么是检索增强生成？

2.逆向工作：为大语言模型提供额外的知识来回答问题

3.为 LLM 提供特定的知识来源

4.将所有内容放在一起并提出问题

5.检索步骤：从你的知识库中获取正确的信息

6.什么是嵌入？它们与知识检索有什么关系？

7.使用嵌入找到最好的知识片段

8.为您的知识库建立索引

9.回顾整个过程

科研的角度解读RAG从架构到技术细节

·Introduction——论文原文概念解读

·Methods——RAG技术细节

·Methods-Retrieve——检索环节

·Methods-Generator——生成

·Decoding——使用beam search寻找最优解

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