指导AI进行推理:提示工程如何弥补RAG系统中的差距

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原文标题:Instructing AI to Reason: How Prompt Engineering Bridges the Gap in RAG Systems

原文地址:https://medium.com/ai-in-plain-english/instructing-ai-to-reason-how-prompt-engineering-bridges-the-gap-in-rag-systems-37289ccd46b3

Video: https://www.youtube.com/watch?v=ULilT1tt-sk


指导AI进行推理:提示工程如何弥补RAG系统中的差距

最近,像GPT-3 等大型语言模型(LLM)的出现预示着人工智能能力进入了一个新时代。通过在大量数据集上进行预训练,这些模型可以生成极其类似人类的文本,并支持从聊天机器人到搜索引擎的各种应用。然而,尽管LLMs能言善辩,但在逻辑推理和整合现实世界知识方面却有其内在的局限性。如果没有明确的编程,它们往往会产生听起来合理但是错误的信息。

这就是检索增强生成(RAGÿ

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