RAG（Retriever-Generator）是一种结合了检索和生成两种模型的神经网络架构，用于生成自然语言文本。在RAG中，Retriever负责从大量的预定义数据集中检索相关信息，然后Generator根据这些信息生成自然语言文本。部署RAG意味着将该模型应用到实际场景中，使其可以接收输入并生成相应文本输出。部署RAG通常需要在适当的硬件上训练和调整模型参数，并在生产环境中部署相应的推理机制，以便实现快速且准确地生成文本。
怎么部署检索增强生成-(RAG)是什么意思
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1. 了解需求：首先需要明确开发者的需求，包括要构建什么类型的AI模型，需要用到什么样的工具和库等。
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怎么部署识图搜图怎么用-1
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1. 数据准备：准备您想要用于识别和搜索的图像数据库。这些图像应该经过标记或者分类，以便系统可以正确识别和检索。
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