机器学习正在不断发展，诸如基于人类反馈的强化学习 (RLHF)和检索增强生成 (RAG)等创新为AI 模型的有效训练和部署铺平了道路。
这些进步正在塑造一个未来，使人工智能的部署能够更加精细地执行，从而有可能实现人类与人工智能之间更直观的互动。
检索增强生成 (RAG)：从理论到实践
人工智能系统的发展已 通过检索 电报数据 增强生成 (RAG)达到令人着迷的转折点，这一点已施得到证明。最近的案例研究展示了 RAG 在彻底改变信息处理和响应生成方面的变革潜力。
了解 RAG 架构
RAG 架构代表一种复杂的系统，它将检索机制与生成式 AI 动态地结合起来，从而实时访问和集成外部知识。可以将其视为为 AI 系统配备庞大的库和洞察力，以便为任何查询精确引用正确的来源。
企业实施成功案例
两个值得注意的实现证明了 RAG 在企业环境中的实用实力：
Adyen 的支持系统实施
通过基于内容的分析实现智能票务路由
通过问答建议支持 公司徽标创意 – 如何想出一个有创意的徽标 代理增强
利用 LangChain 的灵活性进行模型实验
显著缩短了工单解决时间
亚马逊的 GenAIIC 实施
这一复杂的实施方案引入了几项关键的创新：
路由器：将查询引导至适当的处理管道的专用组件
多模式集成：文本和图像数据的处理能力
结构化数据处理：通过代码 手机号码列表 生成处理表格数据的高级技术
技术考虑和影响