编程语言
RAG 的是与非、Rewrite 和 Rerank
本文深入探讨了文化团体的形成及其对个体认知的影响，同时对社交媒体中的信息筛选和定义问题提出了批判。文章进一步分析了 AI 大型语言模型（LLM）的最新发展，特别是 Meta 的 Llama3 和微软的 Phi-3模型，以及它们在信息检索和生成中的应用。重点介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型中的Rewrite 和 Rerank技术，展示了如何通过这些技术提升AI在处理复杂查询时的性能。通过实际的 Python 代码示例和 LangChain 库的应用，作者详细说明了Rewrite 和 Rerank 的实现方法，并通过案例展示了它们在提高检索多样性和准确性方面的显著效果。文章最后强调了RAG模型中检索（Retrieval）的核心地位，并讨论了文理科思维方式的差异及其对行动的影响。
