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来自我们@jichengno1团队的新消息：62%的人认为在未来20年内，AI将对工作人员产生重大影响；远少数人认为这会对他们个人产生重大影响。大多数人反对在最终招聘和解雇决策中使用AI，但有些人认为AI可以在某些方面带来改进。https://pewrsr.ch/3GYTMvI
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检索增强生成（RAG）是利用大型语言模型处理几乎任何类型用例的最流行技术之一。在RAG工作流中，用户提出一个问题，例如“What is Weaviate?”（Weaviate是什么？），然后将该查询发送到向量数据库中搜索与该句子相关的文档或数据块。接着，将该上下文与原始查询一起放入LLM的提示中。LLM随后将使用提供的上下文对原始问题给出一个对话式回应。RAG系统具有许多优点。与其他技术（如微调）不同，RAG可以更容易地用新数据更新或删除旧的或过时的信息，而无需重新训练整个模型。它们可以帮助减少在常规LLM系统中看到的幻觉和错误，用户可以直接看到模型使用的源信息，从而增加透明度和信任。尽管现在有很多关于RAG的教程和资源，但制作一个好的、高级的RAG应用程序仍然是一个重大的技术挑战。这就是为什么我们开发了Verba，这个金色的RAG检索器 - 我们希望向任何人提供高级RAG技术，即使他们没有技术背景，也能使其使用和定制变得非常简单。查看我们的完整解释视频：https://www.youtube.com/watch?v=swKKRdLBhasGitHub：https://github.com/weaviate/verba演示：https://verba.weaviate.io
