AB Data

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。


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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。