作为技术决策者或业务领导者，您知道准确、及时的响应是多么重要。
但问题是：只有 20% 的领导者 表示他们的组织擅长决策，而且大多数人承认他们的很大一部分时间都花在了无效的事情上，迷失在过程中而不是推动结果。
也许是因为传统方法——数小时的研究或与大型、预先形成和过时的语言模型相关的人工智能 (AI) 系统——常常达不到要求，让您无法获得所需的清晰度。
这就是恢复增强一代 (RAG) 的闪光点。
它并不局限于使用预加载的信息，而是主动从可靠的来源实时提取最相关的数据：内部知识库、外部知识趋势、行业报告、相关文档或客户反馈系统。
在自然语言处理 (NLP) 进步和对智能人工智能 VP工程电子邮件列表 解决方案不断增长的需求的推动下，全球复苏增强发电市场预计 到 2030 年将以前所未有的 44.7% 复合年增长率增长。
想查看增强恢复生成的示例吗？在这篇博文中，您将看到恢复增强一代如何帮助像您这样的领导者提供个性化体验、改进分析和自动化关键工作流程。
它可以帮助人工智能产生当前的响应，而无需依赖大量的训练数据或手动更新。
增强回忆生成的关键用例包括问答、内容生成、个性化推荐和数据分析
您想实施 RAG 吗？首先定义您的目标，选择正确的工具（ClickUp 的 AI 功能在这里创造奇迹！）并测量 GAR 性能
数据质量、集成和性能是 GAR 采用过程中的常见痛点，但可以通过智能策略来解决
什么是恢复增强一代 (RAG)？
增强检索生成 (GAR) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的强大功能与访问和处理外部信息的能力相结合的技术。
可以这样想：你提出一个问题，人工智能不再仅仅依赖于所教的内容，而是利用实时数据源（研究论文、新闻文章、矢量数据库）并生成个性化的数据。以及非常具体的回应。
这种混合方法通过结合检索和生成来增强人工智能功能。确保回复相关、新鲜且准确。
恢复增强一代对于提高人工智能能力的重要性
恢复增强发电对现实世界的影响是巨大的。因为？因为它解决了传统人工智能系统的最大问题之一：在没有大量训练数据或手动输入的情况下，它们无法生成最新的响应。
通过增强的检索生成，人工智能可以根据准确的信息实时搜索、检索和生成响应，使其成为从市场研究到客户服务的强大工具。
这使得人工智能的响应能力更强，适应性更强，并且最终更有用，因为它：
始终更新：您需要有关今天的股票价格、最新的医学进展或昨天的体育比赛结果的答案吗？ RAG 不只是猜测，它还能检索您需要的确切信息
深度上下文：获取数据是一回事，但 RAG可以理解特定的上下文，将事实与语言无缝地融合在一起，其答案似乎来自人类专家。
能够处理复杂性：解决需要语义搜索和解释的问题是 RAG 真正的亮点。它是为复杂性而设计的，而不仅仅是简单的查询
增强型查询生成的工作原理
RAG 的卓越之处可归结为三个简单的步骤：
理解问题：RAG 不仅会倾听您的问题，还会了解您在问什么。这意味着捕捉特定的上下文、语气甚至最微妙的细微差别
捕获数据：RAG 使用上下文检索工具深入了解您的连接源，无论是数据库、搜索引擎还是 PDF 库。这不是猜测，而是发现
制定完美答案：根据检索到的信息，RAG 的生成式 AI 系统向前迈出了一步，针对您的查询制定精确、清晰且量身定制的答复。
恢复增强发电的关键应用实例
通过恢复来增加发电量的潜力不仅仅是理论上的，而且已经对多个行业产生了切实的影响。
无论是回答复杂的查询、创建个性化内容还是以闪电般的速度传递信息，RAG 都证明人工智能在现实世界的应用中具有无价的价值。
以下是 RAG 在各个领域产生影响的一些关键因素：
回答问题
检索增强生成改变了获取新数据的方式，特别是在精度和最新信息至关重要的领域，例如：
健康
医生不再需要通过无休止的研究来寻找罕见疾病的最新研究。检索增强生成可以从最新的医学期刊和临床研究中提取信息，促进诊断和治疗决策。
全球医疗信息和数据分析公司 Elsevier 推出了 ClinicalKey AI 。该工具利用生成式人工智能来帮助医生快速获取最新的医学研究成果。它旨在为临床问题提供基于证据的答案，并针对自然语言查询进行了优化。
法律研究
律师无需翻阅厚厚的法律书籍或过时的判例法，而是可以使用增强检索生成来实时提取先例和法律法规，从而使他们的研究更加高效和准确。