擷取增強生成的使用案例

以下是使用 RAG 方法的常見使用案例：

• 搜尋引擎 – 啟用 RAG 的搜尋引擎可以在其搜尋結果中提供更準確和up-to-date特色程式碼片段。

• 問答系統 – RAG 可以改善問答系統中的回應品質。擷取型模型使用相似性搜尋來尋找包含答案的相關段落或文件。然後，它會根據該資訊產生簡潔且相關的回應。

• 零售或電子商務 – RAG 可以透過提供更相關且個人化的產品建議來增強電子商務中的使用者體驗。透過擷取和整合使用者偏好設定和產品詳細資訊的相關資訊，RAG 可以為客戶產生更準確且實用的建議。

• 工業或製造 – 在製造中，RAG 可協助您快速存取重要資訊，例如工廠工廠營運。它也可以協助決策過程、故障診斷和組織創新。對於在嚴格的法規架構內操作的製造商，RAG 可以快速從內部和外部來源擷取更新的法規和合規標準，例如從產業標準或監管機構。

• 醫療保健 – RAG 在醫療保健產業具有潛力，其中存取準確且及時的資訊至關重要。透過從外部來源擷取和整合相關的醫學知識，RAG 可以在醫療保健應用程式中提供更準確且內容感知的回應。這類應用程式增強了人類臨床醫生可存取的資訊，該臨床醫生最終會進行呼叫，而不是模型。

• 法律 – RAG 可以在合併和收購等法律案例中強而有力地套用，其中複雜的法律文件提供查詢的內容。這可協助法律專業人員快速解決複雜的法規問題。