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RAG 优势：究竟是什么？
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如果你曾经因为人工智能的“幻觉”而感到沮丧——那些它似乎凭空得出答案的时刻——那么RAG，或Retrieval-Augmented Generation，就是你一直期待的英雄。
Jim用简单的方式讲解了RAG，容易理解RAG如何将人工智能模型连接到外部知识来源，确保它们提供的信息是最新和准确的。
想象一下，你的AI助手配备了最新数据的实时馈送，就像有一个可靠来源的图书馆在手边。这不仅仅是理论；AWS、IBM、谷歌和微软等行业巨头已经在使用它来增强客户服务和内容生成。
本集充满了见解，比如Writer Knowledge Graph，一个RAG系统，在RobustQA基准测试中取得了令人印象深刻的86.31%准确率，并在不到0.6秒的时间内提供响应。这不仅仅关乎速度；而是通过减少偏见和幻觉来建立对人工智能的信任，这在企业环境中至关重要。
Jim还强调了RAG的未来，随着实时更新和动态来源检索等创新扩大了它的使用场景。强调伦理使用人工智能，确保RAG随着发展而负责任地成长。
收听本集，以简单易懂的方式了解有关RAG的所有信息。
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本集和整个播客由人工智能（AI）专家Jim Carter制作。Jim不会说中文！这是他的一次播客和实验，他感激你的支持。
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