RAG技术全栈进化解析：RAG技术升级、评估度量指标、应用场景、生态总结、落地实践问题解决、垂直场景应用、多模态RAG探索(✨)
在 LLM 时代，RAG 的具体定义指的是，当回答问题或生成文本时，首先从大量文档中检索相关信息。随后，利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测质量。一个通用的 RAG 管道 它主要由 3 个步骤组成：
- 索引：文档被分割成块，编码成向量，并存储在向量数据库中。
- 检索： 根据语义相似性检索与问题最相关的前 k 个块。
- 生成： 将原问题和检索到的词块一起输入大语言模型中，生成最终答案。
- RAG 文本问答
- RAG 多模态问答
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