Implementierung von Korrekturlappen (CRAG) mit Langgraph

Abruf-Augmented Generation (RAG) verbessert Großsprachenmodelle, indem relevante Dokumente aus einer externen Quelle abgerufen werden, um die Textgenerierung zu unterstützen. Lag ist jedoch nicht perfekt - es kann immer noch irreführende Inhalte erzeugen, wenn die abgerufenen Dokumente nicht korrekt oder relevant sind.

Um diese Probleme zu überwinden, wurde vorgeschlagen, dass korrekte Erzeugung (Correvive Retrieval-Augment "(CRAG) vorgeschlagen wurde. Crag arbeitet mit einem Schritt hin, um die abgerufenen Informationen zu überprüfen und zu verfeinern, bevor sie sie verwenden, um Text zu generieren. Dies macht die Sprachmodelle genauer und verringert die Wahrscheinlichkeit, irreführende Inhalte zu erzeugen.

In diesem Artikel werde ich Crag einführen und Sie durch eine Schritt-für-Schritt-Implementierung mit Langgraph führen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung von Korrekturlappen (CRAG) mit Langgraph. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!