RAG 的六大主要優勢
在本部落格中，我們列出了 RAG 的六個最重要的優勢。
RAG 的六大主要優勢
1. 動態更新訊息
RAG 的最大賣點之一是它允許LLM 聊天機器人提供準確且最新的回應。如果不使用即時訊息，基本的 LLM 模型和 RAG 實施模型之間就不會有任何區別。
2. 高效率、性價比
RAG 運作高效，因為它具有資料索引過程，可以不斷解析資料並將其儲存在資料庫中。這已經使得RAG比一般的LLM知識庫包含了更多正確的資訊。即使如此，如果需要，您也可以輕鬆地從來源中排除任何不正確的資訊。
此外，透過索引進行的資訊更新可以連續發生，不會產生額外成本。因此，RAG 透過掌握所有這些數據而無需花費更多資金，從而更加高效且更具成本效益。
3. 降低幻覺發生率
鑑於法學碩士的知識基礎有限，他們很容易產生幻覺，這使得 老撾 WhatsApp 號碼數據 這成為生成式人工智慧的最大缺陷之一。使用 RAG，由於檢索和增強提示過程，幻覺可以大大減少。
透過使用這兩個流程，RAG 能夠為 LLM 提供更好、更詳細的提示。這樣，法學碩士就有了一個可以使用的參考點，並據此提供答案。
此外，由於 RAG 已經提供瞭如此多的相關資訊等，因此法學碩士的誤差幅度較低。因此，利用 RAG 進行法學碩士是降低幻覺率的最佳方法。
4. 來源歸屬
當 RAG 向法學碩士提供數據時，它也會附帶所使用資源的連結或引用。這為用戶提供了進一步的背景信息，並允許他們將來可能需要一些自我支持。此外，它還使生成的答案合法化，因為有另一個來源支持您的法學碩士所說的內容。
5.更好的知識控制
使用 RAG，您可以設定或決定它將索引或用於 LLM 的來源。由於知識來源是由您審查的，您可以使用這些資源來指導法學碩士據此給出答案。因此，您可以更好地控制法學碩士所說的內容。
6. 更具可擴展性
RAG 如何使法學碩士更具可擴展性是一個很好的問題，原因有幾個。其一，您向 RAG 提供外部資源，他們根據需要利用和實施它。這也意味著您可以提供的金額沒有真正的限制。
此外，當您在其他行業發展業務時，您不必重新開始。您可以將所需的資訊實施到 RAG 中，並在此過程中建立更多用例。