但问题是：只有 20% 的领导者 表示他们的组织擅长决策，而且大多数人承认他们的很大一部分时间都花在了无效的事情上，迷失在过程中而不是推动结果。
也许是因为传统方法——数小时的研究或与大型、预先形成和过时的语言模型相关的人工智能 (AI) 系统——常常达不到要求，让您无法获得所需的清晰度。
这就是恢复增强一代 (RAG) 的闪光点。
它并不局限于使用预加载的信息，而是主动从可靠的来源实时提取最相关的数据：内部知识库、外部知识趋势、行业报告、相关文档或客户反馈系统。
在自然语言处理 (NLP) 进步和对智能人工智能解决方案不断增长的需求的推动下，全球复苏增强发电市场预计 到 2030 年将以前所未有的 44.7% 复合年增长率增长。
想查看增强恢复生成的示例吗？在这篇博文中，您将看到恢复增强一代如何帮助像您这样的领导者提供个性化体验、改进分析和自动化关键工作流程。
60 秒总结召回率的增加可提高准确性、效率和决策制定，让您在竞争环境中获得优势
检索增强生成（RAG）是一种结合信息检索和文本生成的人工智能方法
RAG 从来源捕获相关数据，以生成准确、情境化和信息丰富的响应。
它可以帮应，而无需依赖大量的训练数据或手动更新。
增强回忆生成的关键用例包括问答、内容生成、个性化推荐和数据分析
您想实施 RAG 吗？首先定义您的目标，选择正确的工具（ClickUp 的 AI 功能在这里创造奇迹！）并测量 GAR 性能
数据质量、集成和性能是 GAR 采用过程中的常 伊朗数据 见痛点，但可以通过智能策略来解决
什么是恢复增强一代 (RAG)？
增强检索生成 (GAR) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的强大功能与访问和处理外部信息的能力相结合的技术。
可以这样想：你提出一个问题，人工智能不再仅仅依赖于所教的内容，而是利用实时数据源（研究论文、新闻文章、矢量数据库）并生成个性化的数据。以及非常具体的回应。
这种混合方法通过结合检索和生成来增强人工智能功能。确保回复相关、新鲜且准确。
恢复增强一代对于提高人工智能能力的重要性
恢复增强发电对现实世界的影响是巨大的。因为？因为它解决了传统人工智能系统的最大问题之一：在没有大量训练数据或手动输入的情况下，它们无法生成最新的响应。
