实战RAG:构建基于检索增强的问答系统
【10月更文挑战第21天】在当今大数据时代,如何高效地从海量信息中获取所需知识,成为一个亟待解决的问题。检索增强的生成模型(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应运而生,它结合了检索技术和生成模型的优点,旨在提高生成模型的回答质量和准确性。作为一名热衷于自然语言处理(NLP)领域的开发者,我有幸在多个项目中应用了RAG技术,并取得了不错的成效。本文将从我个人的实际经验出发,详细介绍如何使用RAG技术来构建一个问答系统,希望能够帮助那些已经对RAG有一定了解并希望将其应用于实际项目中的开发者们。