检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈都 Chen Du(Alibaba Cloud Computing Co.,Ltd.,Zhejiang 310030,China)
出 处:《广播与电视技术》2024年第11期21-24,共4页Radio & TV Broadcast Engineering
摘 要:本研究的主要目的是探讨检索增强生成(RAG,Retrieval-augmented Generation)技术在媒体融合AI场景中的应用。RAG技术通过检索外部知识库来指导大模型的输出,提高生成内容的准确性、多样性和时效性。本文探讨了RAG技术的原理和优化方案,以及在媒体知识库、大模型在线客服、内容创作辅助、媒体电商AI导购等媒体融合场景中的应用。The primary objective of this research is to discuss the applications of Retrieval-Augmented Generation(RAG)technology in AI scenarios of media convergence.RAG technologies enhance the output of large language models by retrieving information from external knowledge bases,thereby improving the accuracy,diversity,and timeliness of generated content.This paper delves into the principles underlying RAG techniques and their optimization strategies,alongside examining their implementation in various media convergence scenarios such as media knowledge repositories,large model-powered online customer service,content creation assistance,and AI-driven shopping guides.
关 键 词:检索增强生成 媒体融合 大语言模型 知识库构建 Embedding技术 大模型在线客服 内容创作辅助 AI导购
分 类 号:TP37[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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