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    然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛
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    3 RAG 基础和方法 RAG的基础和目标，包括用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和RAG评估。 基础 RAG 方法包含几个关键步骤：用户意图理解、知识来源解析、知识嵌入、知识索引、知识检索、知识整合、答案生成和知识引用。
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    其次，这种方法的计算效率更高，因为不需要生成和评估大量的文本组合。 最后，这种压缩方法在实际 RAG 系统相比前者的实用性最高，可以用比较低成本的方案提高检索质量。 问题：2022年上半年，联通在精品网络建设上有什么成果？
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    RAG为什么不好？ 去年做一个医疗知识库项目时，光是调试embedding模型就花了两周。 你能想象吗？ 同一个问题"糖尿病能吃水果吗"，用不同的embedding模型，检索出来的内容完全不一样： text-embedding-ada-002：检索出糖尿病的定义（？ ？？）
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    RAG 效果评价 最近做项目采用RAG技术，为了研究此系统的性能，这里从相似度检索、数据生成、RAG检索框架几个方面，研究探讨如何对RAG能力进行评估。 当有可供比较的真实数据时，评估检索增强生成 (RAG) 模型会容易得多。
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