创新应用：基于GCN的图卷积神经网络数据分类预测 'Matlab'实现.pdf

内容概要：文章介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作：首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力，最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息，避免“幻觉”（即生成错误或虚构信息），并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力，但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标：①提升智能客服的响应质量和效率；②优化企业内部知识管理，促进知识共享；③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明：尽管RAG技术目前面临一些挑战，如检索准确性和数据质量问题，但随着技术的进步，它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合，进一步拓展应用场景，为用户提供更加丰富和全面的服务。

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