检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种人工智能模型，结合了检索和生成模型的优势。RAG模型通常由两部分组成：检索器和生成器。检索器用于检索相关的信息或文本片段，生成器则基于检索到的内容生成相应的文本或回答。这种结合可以帮助模型更准确地理解问题并生成更准确和连贯的回答。RAG模型通常用于问答系统、自然语言生成和信息检索等任务。
什么是检索增强生成-(RAG)-3
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什么是多模态信息是什么意思-1
多模态信息通常指的是来自不同感官或媒介的不同类型的信息，例如文字、图像、声音等。在多模态信息处理领域，研究人员致力于有效地整合和处理这些不同类型的信息，以提供更丰富、更全面的用户体验。多模态信息处理可以有助于改善各种应用领域，包括语音识别、
向量数据库存储怎么用-1
向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统。它的主要特点是能够高效地存储和检索大规模向量数据，并支持基于向量相似度搜索的功能。
要使用向量数据库存储向量数据，你可以按照以下步骤进行：
1. 创建数据库：首先需要创建一
向量库如何部署-1
部署向量库可以通过以下步骤实现：
1. 选择合适的向量库软件：根据需求选择适合的向量库软件，例如Apache Milvus、Annoy、Faiss等。
2. 准备计算资源：确保有足够的计算资源用于部署向量库，包括CPU、内存和存