检索增强生成用例

以下是使用 RAG 方法的常见用例：

• 搜索引擎 — 支持 RAG 的搜索引擎可以在其搜索结果中提供更准确和更具 up-to-date特色的片段。

• 问答系统 — RAG 可以提高问答系统的回答质量。基于检索的模型使用相似度搜索来查找包含答案的相关段落或文档。然后，它会根据这些信息生成简洁而相关的响应。

• 零售或电子商务 — RAG可以通过提供更具相关性和个性化的产品推荐来增强电子商务中的用户体验。通过检索和整合有关用户偏好和产品详细信息的信息，RAG可以为客户生成更准确、更有用的推荐。

• 工业或制造业 — 在制造业中，RAG 可帮助您快速访问关键信息，例如工厂运营情况。它还可以帮助决策流程、故障排除和组织创新。对于在严格监管框架内运营的制造商，RAG可以迅速从内部和外部来源（例如行业标准或监管机构）检索更新的法规和合规标准。

• 医疗保健 — RAG 在医疗保健行业具有潜力，在该行业，获得准确、及时的信息至关重要。通过检索和整合来自外部来源的相关医学知识，RAG 可以在医疗保健应用中提供更准确和更具情境感知能力的响应。这样的应用程序增强了人类临床医生可访问的信息，他们最终会打电话而不是模型。

• 法律 — RAG 可以强有力地应用于法律场景，例如兼并和收购，在这些场景中，复杂的法律文件为查询提供了背景信息。这可以帮助法律专业人士快速应对复杂的监管问题。