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检索增强生成 (RAG) 与语义搜索
理解差异
虽然检索增强生成 (RAG) 和语义搜索都涉及检索相关信息，但它们的用途不同并且按照不同的原理运行。
RAG：增强型生成式 AI 的基础
RAG 是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，可生成 法律信息销售 高质量、信息丰富且与上下文相关的内容。对于寻求提高大型语言模型 (LLM) 功能的组织来说，这是一种基础方法。
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语义搜索：提升 RAG 性能
而语义搜索则是一种专门的技术，旨在增强从大型知识库中检索相关信息的能力。它超越了基于关键字的搜索，能够理解查询的底层含义和上下文，从而获得更准确、更丰富的结果。
主要区别：
目的： RAG 旨在提高生成式 AI 模型的整体性能，而语义搜索则专注于增强信息检索。
范围： RAG 的运作范围更广，将信息检索与生成模型相结合。语义搜索更侧重于从大型知识库中检索相关信息。
复杂性：语义搜索通常涉及自然语言处理和机器学习等复杂技术，以理解查询的含义并检索相关信息。 RAG 虽然仍需要谨慎实施，但相比之下可能不那么复杂。
RAG 与语义搜索之间的协同作用 -
虽然 RAG 提供了将外部信息纳入生成式 AI 的框架，但语义搜索可以显著提高检索到的信息的质量。
通过利用语义搜索技术，组织可以：
增强 RAG 结果：检索更相关、更准确的信息，从而生成质量更好的内容。
处理大型知识库：从大量文档库中有效地搜索和检索信息。
减轻开发人员负担：自动化知识库准备过程，为开发人员节省时间和精力。
提高对上下文的理解：为法学硕士 (LLM) 提供更相关、更符合上下文的信息，从而获得更具信息量和准确性的回应。
RAG 和语义搜索是互补技术，可以协同工作以增强生成式 AI 的功能。通过将信息检索功能与理解查询的底层含义的能力相结合，组织可以创建更复杂、更有价值的 AI 应用程序。
哪些 Google Cloud 产品和服务与 RAG 相关？
Vertex AI 搜索 -
一体化解决方案： Vertex AI Search 提供综合的 RAG 平台，集信息检索、嵌入生成和向量搜索于一体。