智能图书馆的技术价值

这里我们先不讨论技术原理，我们可以通过“RAG”的名字来通俗易懂地解释一下检索增强生成R：Retrieval（检索）想象一下，当你在一个图书馆里寻找一本关于某个主题的书。图书馆员会先根据你的描述，从书架上找出一些相关的书籍和文章。这就是RAG中的“检索”部分。在这个步骤中，系统会从知识库或文档集合中找到与用户问题相关的内容。A：Augmented（增强）接下来，图书馆员会打开那些找出来的书籍和文章，挑选出最相关的段落和信息，并把它们汇总起来。这就是“增强”部分。这里，大模型会把检索到的信息进行筛选和优化，确保最相关和最有用的信息被选中。G：Generation（生成）最后，图书馆员会把汇总的信息组织成一个连贯的、易于理解的回答，用通俗易懂的语言告诉你。这就是“生成”部分。在这一阶段，大模型将整合的信息生成一个自然流畅的回答，像是一个专家在直接回答你的问题。综合解释RAG就像是一个超级智能的图书馆员：1.检索：它会从庞大的知识库中找到与你问题相关的信息。2.增强：它会筛选和优化这些信息，确保找到的是最相关的部分。3.生成：它会把这些信息整合起来，用通俗易懂的语言给出一个连贯的回答了解了RAG的基本概念，他的优缺点也就显而易见啦！优点：成本效益：相比训练和维护一个大型专有模型，RAG的实现成本更低灵活性：RAG可以利用多种数据源，包括结构化数据和非结构化数据。它能迅速适应不同领域和变化的数据可扩展性：可以随时增加或更新知识库中的内容，而不需要重新训练模型缺点：相比于专有模型的方案，他的回答准确性不够

智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊(三)[heading2]解密生成式人工智能：打破技术迷思[heading3]误区澄清[heading4]⼤模型的检索增强（RAG)在不改变⼤模型本⾝的基础上，通过外挂知识库等⽅式，为模型提供特定领域的数据信息输⼊，让模型能基于特定的数据⽣成内容、降低幻觉，实现对该内容更准确的信息检索和⽣成RAG就像是一个超级智能的图书馆员：Retrieval-检索：图书馆员根据你的描述，从庞⼤的知识库中找到与你问题相关的信息。

DALL-E3：之前的图像生成器需要学习一种新的技术语言，包括用减号和数字附加字符串，才能获得最佳结果。但DALL-E 3与ChatGPT结合在一起，用户可以输入会话命令，获得与其描述相匹配的图像。Project Gutenberg是最古老的数字图书馆，微软和麻省理工学院联手推出了开放式有声读物集合，使用文本转语音技术将5000本书转换为免费的合成朗读有声读物，现已在Spotify上提供。AudioShake，他们的AI程序可以隔离预先录制的音频的元素，将其分解成各个组成部分。解决一些老音乐无法分离特定音轨的问题。Ai Pin：一旦轻便的Humane Ai Pin磁性连接到你的衣服上，它就成为你的AI助手。它使用专有软件和OpenAI的GPT，可以让你用只用你的声音做任何事，从提出复杂问题到打电话发短信。