检索增强生成 (RAG) 是一种结合检索和生成两种技术的自然语言处理模型。它结合了文本检索和文本生成的优势，旨在更好地回答用户的问题或生成相关的文本。RAG 模型使用检索器来快速地从输入的文本库中找到相关信息，然后再使用生成器来生成具体的回答或生成文本。这种结合可以提高模型在问答、摘要生成等任务上的表现。
怎么做检索增强生成-(RAG)是什么意思-1
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ranking如何部署
部署 ranking 模型时，可以按照以下步骤进行：
1. 数据准备：准备用于训练和测试 ranking 模型的数据集。确保数据集包含用户和物品的相关信息，以及用户与物品之间的交互数据（如评分、点击、购买等）。
2. 特征工程：对数据进
怎么选择支持AutoIndex-索引参数自动调优向量数据库
选择支持AutoIndex索引参数自动调优的向量数据库时，您可以考虑以下几点：
1. 数据库性能：确保选择的向量数据库具有高效的性能，能够快速处理大规模的向量数据，并具备自动调优功能，以提高查询性能。
2. 自动调优功能：确保向量数据库
怎么选择自动备份的国产向量数据库
选择自动备份的国产向量数据库时，可以考虑以下几点：
1. 数据完整性：确保备份可以完整地保存数据库中的所有数据，包括向量数据。
2. 自动化程度：选择自动备份方案时，要确保备份过程是自动化的，可以根据预定的计划定期执行备份操作。