自chatgpt卷過來，我們‘打開’了視野，發現‘什么都想要’成為了可能。但是隨著國內開源大模型的開放，越來越多人覺得通用LLM的價值很低（可能是商業利益的驅使）。大家對技術的追逐有變成了應用變現的需求。好吧，任何科技的價值都是商業的價值～

個人理解大模型的應用就是兩大類：理解和生成（哈哈，又回到了NLU和NLG的思維上）。在目前主流的LLM應用上，對于NLU的解決方案通常就是RAG（有可能還有其他，請允許我的小白）。NLG的應用解決方案也許就是LLM本身的能力吧（哈哈，把它看成人，NLG就是一個人的創新能力）

下面是一位大佬對RAG的總結

大模型主流應用RAG的介紹——從架構到技術細節

原創 這個男人來自千祥 土猛的員外
2023-09-25 18:40
發表于浙江

收錄于合集#LLM12個

本文主要內容：

• 大語言模型（LLM）在實際應用中存在的問題；
• 什么是RAG——檢索增強生成；
• RAG架構解析
• RAG技術架構的細節展示

寫在前面

如果你問我現在基于LLM（大語言模型，本文有時候也會將該名詞描述為“大模型”）最火熱的應用是什么，那我必須主推檢索增強生成（
RAG，Retrieval Augmented Generation
）。RAG最初是為了解決LLM的各類問題的（后面會提到）產生的，但后面大家發現在現階段的很多企業痛點上，使用RAG好像是更好的解決方案。就像我之前的