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RAG 将推动未来的 AI 发展

提高 AI 输出的精准度

通过增强检索和生成过程的集成，检索增强生成将在未来的 LLM 中发挥关键作用。该领域的预期发展将促成这些组件实现更无缝且更复杂的融合，使 LLM 能够在更广泛的应用和行业中提供高度准确且符合上下文的输出。

随着 RAG 的不断发展，我们可以预测其在新的领域中的应用，例如个性化教育，它可以根据个人需求定制学习体验，再例如高级研究工具，它能够为复杂的调查提供精准而全面的信息检索。

解决当前限制（如提高检索准确度以及减少偏见）将是最大程度地发挥 RAG 系统潜力的关键。RAG 的未来迭代版本可能会采用互动性更强、上下文感知能力更强的系统，通过动态适应用户输入来增强用户体验。

此外，使用计算机视觉集成文本、图像和其他数据类型的多模式 RAG 模型的开发将扩展并开启更多可能性，从而使 LLM 比以往更加全面和强大。

Component	Description
Encoder	Converts input query into vector embeddings.
Retriever	Matches query embeddings with document embeddings using similarity search.
Generator	Synthesizes output by attending to both the query and retrieved passages.
Knowledge Base	Static or dynamic database (e.g., Wikipedia, PDF corpus, proprietary data).