RAG系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略

分享嘉宾 | 尹一峰 审校 | 李忠良 策划 | AICon 全球人工智能与开发大会 RAG 要不要做语义检索，有很多讨论，还没有定论。在 InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能与开发大会上 Hugging FaceMachine Learning Engineer 尹 一峰为我们带来了精彩专题演讲"RAG 基本范式的选择与系统设计"，深入探讨基于语义搜索（Semantic Search）的 RAG 系统的重要性，揭示它为何在 当前技术背景下被严重低估，分析语义搜索的本质及其在 RAG 系统中的关键作用，并分享如何基于这一本质设计出高效的系统架构。 此外，演讲还将讨论 KG 驱动的 RAG 系统，并指出它并非适用于所有数据类型，帮助听众理解如何根据不同的数据特性选择最合适的 RAG 范式。 内容亮点： 以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。 RAG 简介 我们需要了解为什么需要 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。原因很简单，因为 LLM 本身存在一些问题。RAG 作为一种辅助 工具，其存在是因为 LLM 本身有不足之处。 LLM ...