人工智能聊天机器人实时回答问题。自动生成工作，例如图像或内容。知识库的语义搜索。存储和处理新数据以创建嵌入模型和矢量数据库。
人工智能层也依赖于资源和服务器，并依 台湾电话号 靠边缘计算来执行快速信息检索。 Netlify 支持无服务器功能和边缘计算，支持后端基础设施，以便您可以专注于前端体验。
Netlify 通过连接到主要提供商（例如 Pinecone、PlanetScale、Supabase、MongoDB 和 Neo4J）来补充矢量数据库，以支持您所需的工具。查看 Netlify 关于构建 AI 体验的完整指南，其中重点介绍了特定用例和代码片段。
尽管 RAG 带来了所有进步，但它仍然是一个 AI 模型，因此，它面临着许多与其他 LLM、ML 和算法技术相同的挑战和考虑。这些挑战包括：
有限的迭代推理：RAG 模型难以应对复杂的多步骤推理。迭代推理技能的缺乏说明了人类推理与计算机的是/否、开/关逻辑之间的鸿沟，这意味着结果可能缺乏特定查询的细微差别。
对语言的敏感性：人类语言仍然能够“欺骗”RAG AI 模型，返回与上下文不合适的结果，虽然比其他模型更好，但 RAG AI 仍然可以产生幻觉。
高计算成本：RAG AI 需要大量资源，需要强大的基础设施来维持快速的数据检索。高速处理器、网络组件和服务器的购买和部署成本很高。它们与当前系统的集成也可能很复杂，需要专业的微调。
数据质量依赖性：与其他框架一样，RAG AI 依赖于法学硕士的训练数据来发挥作用，这意味着不良、有偏见或过时的数据会损害输出结果。有限的外部资源还会进一步抑制创造力或产生无益的回声室。
道德问题：RAG 模型像任何人工智能系统一样引起道德和法律问题：剽窃、版权法和智力原创性。人工智能模型从现有工作中提取数据，通常会导致抄袭或被盗知识产权。
避免这些陷阱可能是一项全职工作，因此必须优先考虑 RAG AI 模型的道德部署。您应该始终使用经过授权的高质量训练数据和数据集，对原创艺术家给予认可，并始终进行人工编辑或验证结果。
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检索增强一代将普通的人工智能模型转变为任何行业专业人士的下一代合作伙伴。 RAG AI 引入了向量数据库等外部资源，以返回更符合事实和上下文相关的输出。
虽然 RAG AI 可能会带来一些复杂性，但最终它是构建专用 AI 模型的强大框架。还有什么比与支持该开发的合作伙伴一起利用先进技术更好的方法呢？
Netlify 的平台是 RAG AI 的完美补充，所提供的工具可帮助开发人员为任何用例创建 RAG 模型。立即申请演示并探索自己构建 RAG AI！
有时，营销人员和开发人员可能会发现自己走在不同的道路上，目标和时间表也各不相同。尽管优先事项明显相互竞争，但这两个部门实际上有一个共同的目标：积极的客户体验。