RAG检索增强与AI大模型服务应用实践

资源摘要信息:《AI大模型应用》-Embedding检索算法的检索增强生成RAG示例，支持OpenAI风格的大模型服务.zip 知识点: ***大模型应用:AI大模型应用是指将人工智能技术中的大型深度学习模型应用于不同的场景和问题中，比如自然语言处理、图像识别、语音识别等。这些模型通常是通过大量的数据进行训练的，可以处理复杂的任务。 2. Embedding检索算法:Embedding检索算法是一种将文本或者图像等数据转化为向量表示的方法，这些向量可以用于相似性检索。在文本数据中，通常使用word embedding技术，将单词转化为向量，然后通过计算向量之间的距离来判断文本的相似度。在大型模型中，也可以使用模型的输出作为embedding进行检索。 3. BM25、BGE:BM25和BGE都是信息检索领域常用的算法。BM25是一种概率检索模型，它根据单词的频率、文档的长度等因素计算文档和查询的相关性分数。BGE(Blind Guess Entropy)则是一种基于概率的方法，它通过计算猜测的概率来评估信息的不确定性。 4. RAG模型:RAG(Recurrent Attention Model)是一种基于注意力机制的神经网络模型，它可以在给定一个查询的情况下，动态地选择相关的信息进行处理，从而提高模型的检索效果。 5. OpenAI风格的大模型服务:OpenAI是一家专注于人工智能研究的公司，其研发的大模型如GPT系列模型等在自然语言处理领域有着广泛的应用。OpenAI风格的大模型服务是指使用这些大型模型进行各种任务的服务，比如文本生成、文本摘要、问答系统等。 ***大模型账号、环境问题:在使用AI大模型进行应用开发时，需要有一个可以访问这些模型的账号，这可能涉及到一些权限和成本问题。同时，也需要搭建相应的计算环境，比如GPU服务器等，以便运行这些大型模型。 ***大模型技术应用落地方案:将AI大模型应用到实际的业务中需要考虑很多问题，比如数据的预处理、模型的选择和调优、结果的后处理等。这些问题都需要根据实际的业务需求来设计解决方案。 以上就是《AI大模型应用》-Embedding检索算法的检索增强生成RAG示例，支持OpenAI风格的大模型服务.zip文件中所涉及到的一些关键知识点。希望这些信息能对您有所帮助。