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随着深度学习和自然语言处理技术的不断进步, Retrieval-Augmented Generation(RAG)作为一种新兴的技术, 越来越受到关注。RAG技术通过将检索和生成方法相结合, 显著提升了生成任务的效果。本文将深入探讨RAG技术的应用, 并与大语言模型(LLM)直接推理进行对比, 阐述如何使用Chinese-CLIP作为向量模型,结合chunking技术和Redis Search向量存储引擎,实现检索增强生成的实战应用。
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