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《RAG进阶学习：突破检索增强生成的技术前沿与应用实践》
摘要： RAG（检索增强生成）通过动态检索外部知识库弥补了传统语言模型的静态知识局限，成为AI系统核心架构。本文探讨三大前沿方向：稠密检索优化（如ColBERT多向量表示、端到端联合训练）、生成对抗训练（事实一致性检测、RLHF偏好优化）及多模态扩展（图文/视频跨模态检索）。同时提供企业级应用案例（金融合规、工业诊断）和三维评估体系（FactScore、ContextRel、Coherence）。随着检索精度提升（Top-5准确率92%）和边缘计算优化（10倍模型压缩），RAG正迈向工业化部署，成为知识管理
——来自博客 https://blog.csdn.net/Liudef06/article/details/149486634
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