一个人工智能（ai）模型的好坏的内容。为了使它蓬勃发展，它需要适当的背景和大量的事实数据——而不是通用信息。现成的 llm 并不总是最新的，也不会可靠地访问您的数据或了解您的客户关系。这就是 rag 模型可以提供帮助的地方。
通过 rag，公司可以让 ai 模型从最新的内部信息中汲取灵感。这不仅仅是电子表格或关系数据库等结构化数据。这意味着检索所有可用数据，包括非结构化数据：电子邮件、pdf、聊天记录、社交媒体帖子和其他类型的信息，这些信息可以带来更好的 ai 输出。
使用 agentforce 计算您的投资回报率。
了解通过一支由人工智能驱动的代理团队与您的员工和劳动力并肩工作，您可以节省 泰國 電話號碼 多少时间和金钱。只需回答四个简单的问题，即可了解 agentforce 的潜力。
检索增强生成有什么好处？
检索增强生成是一种经济有效的方法，可以提高您的人工智能战略通过提供更高质量的员工和客户体验。使用 rag 模型的一些主要业务优势包括：
及时性和相关性：通过提供对最新内部公司数据的访问，rag 使 llm 能够生成更及时的响应。新信息和从过去的互动中学习通常意味着质量的提高。