生成式AI（Generative AI）作为一种能够自主创造内容的人工智慧技术，正在各个领域展现其强大的潜力，从文本生成到图像创作，再到语音影像，生成式AI正在重塑我们的工作方式。国众在这方面的研发与应用，旨在为企业提供切实可行的解决方案。
然而，生成式AI的训练和部署成本高昂，且对数据需求量大，这使得它们在实际应用中存在一定局限性。为了解决这些挑战，RAG模型应运而生。 RAG模型结合了检索和生成技术，能将企业的知识库和私有资料与大型语言模型（LLM）结合，以更有效地解决用户问题。知识图谱（Knowledge Graph）在RAG模型中也扮演着重要角色，它能将资料以图形结构化的形式储存，展示不同资料点之间的关联，进一步提升RAG模型的效率和准确性，透过结合知识图谱，RAG模型能更准确地定位相关资讯，并生成更具深度的答案。
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