指导AI进行推理：提示工程如何弥补RAG系统中的差距

发布时间：2024年01月11日

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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（RAG?

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_48030475/article/details/135540940
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