当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别;ChatGPT 和 RAG 的联系

目录

ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别

知识来源与利用方式

回答准确性和可靠性

模型架构和复杂性

适用场景

ChatGPT 和 RAG 的联系


  1. ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别

    • 知识来源与利用方式

      • ChatGPT:是基于大规模预训练的语言模型,知识是在预训练过程中从大量的文本(如互联网文本、书籍等)中学习得到的。这些知识以模型参数的形式存储,通过 Transformer 架构的神经网络来对输入问题进行理解和生成回答。它并没有一个明确的外部知识库用于检索,而是依赖模型内部的 “隐式知识”。例如,ChatGPT 会根据训练数据中学到的语言模式、语义关系等来回答 “太阳为什么会发光” 这个问题。
      • RAG

相关文章:

ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别;ChatGPT 和 RAG 的联系

目录 ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别 知识来源与利用方式 回答准确性和可靠性 模型架构和复杂性 适用场景 ChatGPT 和 RAG 的联系 ChatGPT 和 RAG(检索增强生成)的区别 知识来源与利用方式 ChatGPT:是基于大规模预训练的语言模型,知识是在预训练过程中从大量的…...

qt获取本机IP和定位

前言: 在写一个天气预报模块时,需要一个定位功能,在网上翻来翻去才找着,放在这里留着回顾下,也帮下有需要的人 正文: 一开始我想着直接调用百度地图的API来定位, 然后我就想先获取本机IP的方…...

CodeQL学习笔记(5)-CodeQL for Java(AST、元数据、调用图)

最近在学习CodeQL,对于CodeQL就不介绍了,目前网上一搜一大把。本系列是学习CodeQL的个人学习笔记,根据个人知识库笔记修改整理而来的,分享出来共同学习。个人觉得QL的语法比较反人类,至少与目前主流的这些OOP语言相比&…...

服装品牌零售业态融合中的创新发展:以开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序为视角

摘要:本文以服装品牌零售业态融合为背景,探讨信息流优化和资金流创新的重要作用,并结合开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序,分析其如何进一步推动服装品牌在零售领域的发展,提高运营效率和用户体验,实现商业…...

前端将网页转换为pdf并支持下载与上传

1.pdf下载 handleExport() {const fixedH document.getElementById("fixed-h");const pageOne document.getElementById("mix-print-box-one");const pageTwo document.getElementById("mix-print-box-two");fixedH.style.height 30vh;pageO…...

Android 依赖统一配置管理(Version Catalogs)

最近升级了Android Studio版本到Koala Feature Drop | 2024.1.2,新建项目后发现项目配置又有变化,默认开始使用了一个名叫 Gradle 版本目录的东西,当然也可以称之为依赖统一配置管理,一开始还有点陌生,但是经过一番了解…...

如何为数据看板产品接入实时行情接口并展示行情

在金融科技领域,实时数据是分析和决策的关键因素。通过AllTick的实时行情API,您可以轻松将实时市场数据集成到数据看板产品中,为用户提供丰富的市场洞察。本文将详细介绍如何使用AllTick API,通过WebSocket协议接收并展示实时市场…...

数据结构 C/C++(实验一:线性表)

(大家好,今天分享的是数据结构的相关知识,大家可以在评论区进行互动答疑哦~加油!💕) 目录 提要:实验题目 一、实验目的 二、实验内容及要求 三、算法思想 实验1 实验2 四、源程序及注释 …...

使用WebStorm开发Vue3项目

记录一下使用WebStorm开发Vu3项目时的配置 现在WebStorm可以个人免费使用啦!🤩 基本配置 打包工具:Vite 前端框架:ElementPlus 开发语言:Vue3、TypeScript、Sass 代码检查:ESLint、Prettier IDE&#xf…...

Linux高阶——1103——Signal信号机制

1、信号机制 在linux和unix系统下,如果想要处置(挂起,结束)进程,可以使用信号,经典消息机制,所以进程包括系统进程都是利用信号处置进程的 kill -l——查看所有系统支持的信号 1-31号信号——Unix经典信号&#xff…...

如何编写STM32的定时器程序

编写STM32的定时器程序通常涉及以下步骤: 1. 选择定时器和时钟配置 首先,你需要选择一个可用的定时器(TIM),并配置其时钟源。时钟源可以是内部时钟或外部时钟,通常通过RCC(Reset and Clock Con…...

【C++】C++的单例模式、跟踪内存分配的简单方法

二十四、C的单例模式、跟踪内存分配的简单方法 1、C的单例模式 本小标题不是讨论C的语言特性,而是一种设计模式,用于确保一个类在任何情况下都只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个实例。即C的单例模式。这种模式常用于资源管理&…...

构建一个导航栏web

<!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title></title><style>*{margin: 0;padding: 0;}#menu{background-color:purple;width: 100px;height: 50px;}.item{float: left;/* 浮动标签可以让块标签&#xff0c…...

【Linux】Linux安全与密钥登录指南

在使用Linux服务器时&#xff0c;确保服务器的安全至关重要。本文将为你介绍一些关键的Linux安全措施&#xff0c;包括开启密钥登录、查看登录日志、限制登录IP以及查看系统中能够登录的账号。以下内容适合小白用户&#xff0c;通过简单的操作就能有效提升服务器的安全性。 目录…...

数据采集之scrapy框架

本博文使用基本框架完成搜房网或者其他网站的数据爬取&#xff08;重点理解 scrapy 框架的构建过程&#xff0c;使用回调函数&#xff0c;完成数据采集和数据处理&#xff09; 包结构目录如下图所示&#xff1a; 主要代码&#xff1a; &#xff08;sfw.py&#xff09; # -*- …...

ReactPress—基于React的免费开源博客CMS内容管理系统

ReactPress Github项目地址&#xff1a;https://github.com/fecommunity/reactpress 欢迎提出宝贵的建议&#xff0c;感谢Star。 ![ReactPress](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0720f155edaa4eadba796f4d96d394d7.png#pic_center ReactPress 是使用React开发的开源发布平台&…...

Android 解决飞行模式下功耗高,起伏波动大的问题

根据现象抓log如下&#xff1a; 10-31 15:26:16.149066 940 3576 I android.hardware.usb1.2-service-mediatekv2: uevent_event change/devices/platform/soc/10026000.pwrap/10026000.pwrap:mt6366/mt6358-gauge/power_supply/battery 10-31 15:26:16.149245 940 3576 …...

2024第三次随堂测验参考答案

7-1 求一组数组中的平均数 输入10个整数&#xff0c;输出这10个整数的的平均数&#xff0c;要求输出的平均数保留2位小数 输入样例&#xff1a; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 输出样例&#xff1a; 5.50 参考答案&#xff1a; #include <stdio.h> int main(){int sum 0;…...

期权交易策略 v0.1

一.概述 1.参考 <期权波动率与定价> 2.期权价格 标的现价100元,到期日价格可能情况如下。 价格 80 90 100 110 120 概率 20% 20% 20% 20% 20% 持有标的时,期望收益为0.如果持有100的看涨期权&#xff0c;忽略期权费&#xff0c;期望收益为(100-100)*0.2…...

pytorch学习:矩阵分解:奇异值分解(SVD分解)

前言 矩阵分解&#xff08;Matrix Decomposition&#xff09;是将一个矩阵分解成多个矩阵的乘积的过程&#xff0c;这种分解方法在计算、机器学习和线性代数中有广泛应用。不同的分解方式可以简化计算、揭示矩阵的内在结构或提高算法的效率。 奇异值分解 奇异值分解&#xf…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

测试微信模版消息推送

进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”&#xff0c;无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息&#xff1a; 关注测试号&#xff1a;扫二维码关注测试号。 发送模版消息&#xff1a; import requests da…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

23-Oracle 23 ai 区块链表(Blockchain Table)

小伙伴有没有在金融强合规的领域中遇见&#xff0c;必须要保持数据不可变&#xff0c;管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中&#xff0c;影像检查检验结果不可篡改行的&#xff0c;药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求&#xff1b;登录日志、修改日志…...

高频面试之3Zookeeper

高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个&#xff1f;3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制&#xff08;过半机制&#xff0…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

python爬虫:Newspaper3k 的详细使用(好用的新闻网站文章抓取和解析的Python库)

更多内容请见: 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 一、Newspaper3k 概述1.1 Newspaper3k 介绍1.2 主要功能1.3 典型应用场景1.4 安装二、基本用法2.2 提取单篇文章的内容2.2 处理多篇文档三、高级选项3.1 自定义配置3.2 分析文章情感四、实战案例4.1 构建新闻摘要聚合器…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...