- 检索增强生成 （RAG） 和表增强生成 （TAG） 都是提高人工智能 （AI） 利用外部数据生成准确且相关信息的能力的技术。其他选择包括检索增强微调 （RAFT） 和检索中心生成 （RCG）。了解何时使用 RAG、TAG、RAFT 和 RCG 对于成功和高效的 AI 实施至关重要。所有这些都专注于提高大型语言模型 （LLM） 的性能。LLM 根据可能过时或不完整的训练数据生成响应。RAG、TAG、RAFT 和 RCG 是解决这些限制的方法。RAG 专注于从文档和网页等非结构化数据源检索和合并信息。TAG
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RAG TAG RAFT AI
- 通过优化固态驱动器 （SSD） 的使用，不断努力提高检索增强一代 （RAG） 系统中 AI 矢量数据库搜索的可用性，铠侠株式会社宣布更新其铠侠 AiSAQ™（带产品量化的全存储 ANNS）软件。这个新的开源版本引入了灵活的控制，允许系统架构师定义搜索性能和向量数量之间的平衡点，向量数量是系统中 SSD 存储固定容量的对立因素。由此产生的好处使 RAG 系统的架构师能够微调特定工作负载及其要求的最佳平衡，而无需进行任何硬件修改。铠侠AiSAQ软件于2025年1月首次推出，它采用了一种新颖的近似最近邻搜索（A
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铠侠 开源软件 AI RAG AiSAQ
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