UK Database

LLM 用例 - CTA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 记者电子邮件列表 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。
可定制：允许您自定义搜索索引和检索过程以满足特定要求。
与 Vertex AI Training 集成：与 Vertex AI Training 无缝集成，实现端到端模型开发和部署。
Vertex AI 矢量搜索 -

可扩展：高效处理大规模嵌入数据集，使其成为 RAG 应用程序的理想选择。
高效检索：使用先进的索引和检索技术快速找到最相关的信息。
与其他产品集成：可以与 Vertex AI Search、BigQuery 和其他 Google Cloud 产品集成。