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检索增强生成(简称 RAG)是 Meta 于 2020 年推广的一种架构,旨在通过将相关信息与问题/任务细节一起传递给模型来提高 LLM 的性能。
立即体验
应用场景介绍
精准问答提速决策
实现学习效率提升
检索增强高效体验
支持信息快速获取
集成行业知识资源
加强专业知识应用
融合丰富知识资源
提升答疑解惑能力
平台特点介绍
快速响应
这类系统能够迅速从大量数据中检索信息,为用户提供即时的答案和解决方案。
准确性高
通过先进的RAG增强算法和大量专业数据训练,这些系统能够提供高度相关和准确的信息。
易用性强
用户界面直观易懂,即使是对技术不熟悉的用户也能轻松上手。
知识广泛
系统拥有庞大的数据资源,能覆盖广泛领域,提供丰富多样的信息。