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…...
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ÿ…...
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,…...
【Linux】Linux安全与密钥登录指南
在使用Linux服务器时,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,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,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(重点理解 scrapy 框架的构建过程,使用回调函数,完成数据采集和数据处理) 包结构目录如下图所示: 主要代码: (sfw.py) # -*- …...
ReactPress—基于React的免费开源博客CMS内容管理系统
ReactPress Github项目地址:https://github.com/fecommunity/reactpress 欢迎提出宝贵的建议,感谢Star。 {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,忽略期权费,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(Matrix Decomposition)是将一个矩阵分解成多个矩阵的乘积的过程,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…...
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,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)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”,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: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: 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,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,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,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,必须要保持数据不可变,管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中,影像检查检验结果不可篡改行的,药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求;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?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(过半机制࿰…...
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,根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折,不要问我为什么,主要…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : 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,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…...
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,总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件: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,"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,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...
