目錄

ChatGPT 和 RAG（檢索增強(qiáng)生成）的區(qū)別

知識來源與利用方式

回答準(zhǔn)確性和可靠性

模型架構(gòu)和復(fù)雜性

適用場景

ChatGPT 和 RAG 的聯(lián)系

1. ChatGPT 和 RAG（檢索增強(qiáng)生成）的區(qū)別

   • 知識來源與利用方式

     • ChatGPT：是基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的語言模型，知識是在預(yù)訓(xùn)練過程中從大量的文本（如互聯(lián)網(wǎng)文本、書籍等）中學(xué)習(xí)得到的。這些知識以模型參數(shù)的形式存儲，通過 Transformer 架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對輸入問題進(jìn)行理解和生成回答。它并沒有一個明確的外部知識庫用于檢索，而是依賴模型內(nèi)部的 “隱式知識”。例如，ChatGPT 會根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的語言模式、語義關(guān)系等來回答 “太陽為什么會發(fā)光” 這個問題。
     • RAG