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交互和适应的循环使模型与人类的直觉和推理保持一致，从而鼓励一种既稳健又灵活的迭代学习。
注释和人工输入相关性
关于注释，您的角色是管理数据集，标记示例，并识别模型必须识别才能有效运行的关键特征。
通过注入人类输入，您可以确保模型不仅模仿语言模式，而且吸收潜在的人类交流原则。这种输入对于 LLM 以与人类用户产生共鸣的方式处理任务至关重要。
培训和部署创新
机器学习正在不断发展，诸如基于人类反馈的强化学习 (RLHF)和检索增强生成 (RAG)等创新为AI 模型的有效训练和部署铺平了道路。
这些进步正在塑造一个未来，使人工智能的部署能够更加精细地执行，从而有可能实现人类与人工智能之间更直观的互动。
检索增强生成 (RAG)：从理论到实践
生成 (RAG)达到令人着迷的转折点，这一点已通过开创性的企业实施得到证明。最近的案例研究展示了 RAG 在彻底改变信息处理和响应生成方面的变革潜力。
了解 RAG 架构
RAG 架构代表一种复杂的系统，它将检索机制与生成式 AI 动态地结合起来，从而能够在响应生成过程中实时访问和集成外部知识。可以将其视为为 AI 系统配备庞大的库和洞察力，以便为任 美国电话号码表 何查询精确引用正确的来源。
企业实施成功案例
两个值得注意的实现证明了 RAG 在企业环境中的实用实力：
Adyen 的支持系统实施
通过基于内容的分析实现智能票务路由
通过问答建议支持代理增强
利用 LangChain 的灵活性进行模型实验
显著缩短了工单解决时间
亚马逊的 GenAIIC 实施
这一复杂的实施方案引入了几项关键的创新：
路由器：将查询引导至适当的处理管道的专用组件
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