在人工智能领域,RAG(检索增强生成)技术正逐步成为提升大模型性能的关键。RAG通过整合外部知识,增强了LLM(大语言模型)的生成能力。这一过程中,向量数据库扮演着至关重要的角色。向量数据库能够高效地存储和检索向量,这些向量由RAG系统生成,用于表示外部知识和用户查询。通过向量数据库的相似性检索,RAG能够快速找到与查询最相关的知识,进而提升LLM生成答案的准确性和相关性。这种结合不仅推动了AI技术的进步,也为各种应用场景带来了更高效、更智能的解决方案。

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