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1 RAG 中的向量空间模型和嵌入
2 Vector Space Models and E
2.1 学习内容

RAG 中的向量空间模型和嵌入

Vector Space Models and E

发现检索增强生成 （RAG） 在现代 NLP 应用程序中的强大功能。本课程将教您如何使用 Python 和 TensorFlow 实现基于 RAG 的聊天机器人，重点介绍文本嵌入和检索技术。

 学习内容

在不断发展的自然语言处理领域，将强大的检索机制与生成模型集成对于创建高级 AI 系统至关重要。在本课程中，RAG 中的向量空间模型和嵌入，您将学习实施基于 RAG 的有效聊天机器人。首先，您将探索 Retrieval-Augmented Generation 的基本概念，并了解其在增强语言模型方面的重要性。接下来，您将了解如何使用各种嵌入技术表示文本数据，并分析其属性和限制。最后，您将学习如何在实际的 RAG 系统中实现这些嵌入，以有效地检索相关信息。完成本课程后，您将具备开发能够进行复杂文本检索和响应生成的高级 AI 聊天机器人所需的 RAG 技能和知识。

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