​人不走空                                          🌈个人主页：人不走空      💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨    目录 🌈个人主页：人不走空      💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨​编辑作者其他链接：1.引言2.Elasticsearch的核心概念2.1索引2.2文档2.3映射2.4查询3.Elasticsearch的用途3.1搜索与分析3.2日志与事件分析3.3业务指标监控4.Elasticsearch的架构4.1节点4.2分片4.3副本4.4集群5.高级功能与实践5.1聚合5.2高级搜索5.3安全

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检索增强生成（Retrieval-augmentedgeneration，RAG）代表了生成式人工智能领域的重大进展，将高效的数据检索与大型语言模型的强大功能相结合。在其核心，RAG通过利用矢量搜索来挖掘相关且已存在的数据，将这些检索到的信息与用户的查询相结合，然后通过诸如ChatGPT之类的大型语言模型进行处理。这种RAG方法确保生成的响应不仅精确而且反映了当前信息，大大减少了输出中的不准确性或“幻觉”。然而，随着AI应用领域的不断扩展，对RAG的需求变得更加复杂和多样化。基本的RAG框架虽然强大，但可能不再足以满足不同行业和不断发展的用例的微妙需求。这就是先进的RAG技术发挥作用的地方。这

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