字节跳动RAG实践手册
6930 次浏览
详情
在当今数字化时代,信息爆炸式增长,如何高效地利用这些信息成为企业面临的关键挑战。大语言模型(LLM)的出现为信息处理带来了新的机遇,但同时也暴露出一些问题,如对训练数据之外的知识缺乏了解、容易产生幻觉等。检索增强生成(RAG,Retrieval-AugmentedGeneration)技术应运而生,它通过在回答问题时引入外部知识库的信息,显著提高了模型回答的准确性和可靠性。字节跳动作为一家在人工智能领域具有深厚技术积累的公司,在众多业务线中广泛应用了RAG技术。从智能客服到智能写作助手,从知识图谱构建到个性化推荐,RAG都发挥了重要作用。本手册旨在总结字节跳动在RAG实践中的经验和最佳实践,为各业务线提供指导,帮助大家更好地利用RAG技术解决实际问题,提升业务效率和用户体验。
#免责声明#
来源:字节跳动,版权归原作者所有。仅供参考学习,禁止用户商业通途。如涉及作品版权问题,请联系我们删除!
推荐报告
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-23 22:39:17.0
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-23 22:37:05.0
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-22 15:38:35.0
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-19 21:20:38.0
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-17 23:34:45.0
-
详细内容请点击查阅...上传时间:2026-02-17 23:33:03.0


联系客服