如果念念让 AI 大模子在作答的时候体育游戏app平台，能够作念到既准确又丰富，还能不雅点赫然有立场，该怎样办？

不祥，给它一个RAG（检索增强生成）就够了。

举例咱们问这么一个问题：

苹果、三星和华为三家手机，谁在国内的商场畴昔发展前程最佳？

咫尺的 AI 在回答的时候，就会异常有立场：

它平直是给出了一个异常明确的谜底，还给了记忆——

华为的商场畴昔发展前程最佳。

况且在作答的经过中，会从商场份额和增长趋势、居品蜕变与竞争力，以及商场政策与破钞者认同等多个维度来作念解说。

这就和以往 AI（举例 ChatGPT）不偏不倚的回答立场产生了诀别：

而这不得不说，国内大模子里文心一言在 RAG 方面如故挺牛的。

昨天看到 MacTalk 的一篇著作，内部谛视解读了检索增强早在百度 2023 年 3 月发布文心一言的时候就仍是提倡来。

咫尺快要两年时候昔日了，检索增强的价值，从百度最早推出到咫尺仍是成为业界共鸣。

百度检索增强手艺深度会通大模子才协调搜索系统，构建了"通晓 - 检索 - 生成"的协同优化手艺。

一言蔽之，就所以本身搜索的上风，集中 RAG 手艺，所作念到的 AI 原生检索。

那么如斯叮咛还能应付什么的问题？

咱们这就一波实测走起 ~

多样调皮问题伺候

信息、数据整合，应当是咱们大大皆东说念主但愿 AI 能够帮咱们处理的任务之一。

但常常 AI 回答的收敛，要么信息过于冗余，要么便是要点不够暴露。

因此在这方面，咱们先来测试一下文心一言的实力。如下测试，咱们使用的是文心大模子 4.0 Turbo 版，请听题：

李永乐全网粉丝有几许？

不错看到，文心一言作答的内容异常简陋，一目了然。

它先是直击问题，给出了跨越 3000 万的数字；然后利用总分的方式，列举了抖音、西瓜视频和 B 站上各自领有的粉丝。

然后它还粗陋的对李永乐敦厚作念了东说念主物先容，合座的嗅觉不错用恰到公道来模样了。

雷同的问题淌若给到 ChatGPT，举例"马斯克全网粉丝有几许"，天然亦然给与总分方式胪列了各个平台的粉丝数，但最中枢的总额却没作念统计：

有些时候咱们的问题可能并不仅仅一个，会出现围绕一个话题或关键词一语气发问的情况。

而这亦然历练大模子能否精确捕捉用户意图的一个点。

于是乎，咱们接下来提这么一个问题：

什么是三⼈制篮球⽐赛？⽐赛时候、胜出条目、时势和⽤球分辩是什么法例，和五⼈制篮球有什么区别？

来看一下这一次文心一言的证实：

从回答的内容来看，文心一言是把一语气的几个问题皆 get 到了。

值得一提的是，它还会字据问题的内容，给与较为符合的方式往还答。

举例在三东说念主制篮球方面，文心一言会以翰墨的口头为主，用暴露的展示方式回答多样细节。

但在三东说念主制与五东说念主制篮球区别的问题上，文心一言则是给与表格的口头，而这种口头是更容易让用户一看出细节对比。

终末，文心一言还提供了几个接头内容的视频，不错说是把多模态这事儿给玩儿明白了。

那么关于异常专科的常识，文心一言的回答又会和其它 AI 有什么样的区别呢？

请听题：

傅里叶变化的时候，函数应该具有频率、相位和幅度三个进犯参数，为什么其中的相位在频域图上是莫得的？

文心一言在作念到的最滥觞，就平直回答了问题的中枢关键，即"主要触及到频域图的暗意方式和主见"。

（PS：即便咱们的 Prompt 中有错别字，文心一言也会按照正确内容输出哦 ~）

然后依旧是像剥洋葱同样，层层瓦解，给最终的论断作念解说。

不错看到，对用户提倡的专科常识问题里的意图这一块，文心一言是拿捏住了。

那么再接下来，咱们再来历练一下文心一言是否有明确立场、赫然不雅点的才调。

题目是这么的：

微软和谷歌 2024 年在大模子上的发展，哪个对生态有更大的影响？

嗯，回答的如故鞭辟入里——微软的影响力更大。

但在评价微软和谷歌的优劣时，文心一言亦然尽量保持了客不雅和中立的立场，莫得过度偏向某一方。是基于事实和数据进行了分析，并尝试从多个角度呈现问题，以便读者能够造成我方的判断。

况且从参考贯串来看，回答的内容还提神实用性，尽量提供了具体的信息和例子来扶持论点，使取得答愈加具有劝服力和实用性。

终末的一波测试，咱们来历练一下文心一言的"心智"——连环"弱智吧"问题发问：

一个半小时是几个半小时？陨石为什么老是落在陨石坑里？东说念主如果只剩一个腹黑还能活吗？

嗯，绝不接头的弱智吧三连发问，文心一言是彻底皆 hold 了。

怎样作念到的？

在实测完后，咱们不竭来扒一扒文心一言背后的手艺。

即为什么给大模子一个 RAG，就能让它回答的内容不仅镌汰了幻觉，还能像东说念主同样有立场和不雅点。

率先，关于 RAG（检索增强生成）来说，检索是关键，生成是主见。

通过高质料的检索系统，RAG 能够科罚大型说话模子生成经过中的幻觉征象、垂类细分场景下的常识更新较慢，以及在回答中枯竭透明度等一系列问题。

检索质料的优劣在很猛进度上影响了生成模子的最毕生成收敛的优劣。

RAG 手艺通过引入检索机制，使得模子在生成回答时能够参考更多的信息，从而提高了回答的准确性和丰富性。

而文心一言基于百度在中语互联网范畴的深厚累积，具备中语深度通晓才调，能够更准确地通晓中语语境和语义，从而在 RAG 任务中证实出色。

从咱们刚才的实测内容来看，它还扶持多模态检索，能够处理图像、文本等多种类型的数据，进一步拓宽了模子的信息起原。

而且关于大型模子而言，东说念主类易读的搜索收敛常常并不适用于模子的处理需求。

因此，咱们需要找到一种蜕变的架构科罚决议，它能够同期高效地旺盛搜索业务场景的需求以及大型模子的生成场景。

为了应付这一挑战，百度将本身高质料的搜索收敛融入大模子进行检索增强，能为大模子提供准确率高、时效性强的参考信息，从而更好地旺盛用户需求。

自文心一言发布以来，百度便强调检索增强的进犯性，历经近两年时候，检索增强的价值已获得业界平方认同。

百度研发的"通晓 - 检索 - 生成"协同优化检索增强手艺，升迁了大模子手艺及应用效果。

在通晓阶段，借助大模子瓦解用户需求，拆解常识点。

检索阶段，则针对大模子优化搜索排序，协调处理搜索复返的异构信息后提供给大模子。

而在生成阶段，抽象多源信息进行判断，利用大模子的逻辑推理才调消解信息突破，进而生成准确率高、时效性优的谜底。

因此，如何让大模子回答得更准、更丰富且更有立场，文心一言算是给出了一种解法。

RAG 手艺号称大模子的根基处所，它对大模子输出收敛的影响极为关键且平直。

从回答的基础特点来看，其傍边着回答内容的的确性，能否基于可靠事实给出回话；把控着时效性，确保谜底贴合当下动态，不滞后于现实发展。

在丰富性层面，决定了回答是否能旁求博考、多元呈现；于专科性维度，关乎能否以专科常识深度瓦解问题。

就连回答的结构搭建以及所呈现出的立场立场，也与 RAG 手艺雅致连结。

当下，大模子范畴竞争热烈，新手艺、新恶果不休透露，各方似乎皆热衷于展现前沿、高妙的才调。

然则，非论如何 "炫技"，大模子最终的落脚点势必是切实的现实场景应用。

毕竟，只须塌实地掌合手像 RAG 手艺这类基础 "看家才略"，夯实根基，才能在施行应用中站稳脚跟，的确施展大模子的价值。

—  完  —

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