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传统聊天机器人通常难以生成准确且符合语境的响应，从而导致通常称为“幻觉”的错误。这些错误会严重损害用户的信任。RAG 通过将数据检索无缝整合到响应生成过程中来解决这些挑战。这种集成不仅可以确保响应既准确又符合语境，还可以显著提高聊天机器人的可靠性，从而改善用户交互和信任。

使用 RAG，LLM 更有可能给你一个正确的答案。

-Pat Masi-Phelps，Dataiku 合作销售工程师

使用 RAG 的聊天机器人开发流程
网络研讨会概述了利用 Snowflake 和 Dataiku 的综合功能构建聊天机器人的过程，重点关注 RAG 技术以提高准确性。以下是关键步骤：

1. 文档收集和分块
我们的第一步是从各种文档中构建一个强大的知识库。考虑到 LLM 的上下文窗口限制（即它们一次可以处理的最大文本量），我们将这些文档分割成较小的块，每个块大约一千个字符。此策略 克罗地亚 WhatsApp 数据 通过更有效地管理其数据处理能力来优化聊天机器人的性能。

2. 嵌入和智能检索
接下来，我们使用嵌入语言模型 (ELM) 将这些文档块转换为向量表示。这种转换使聊天机器人能够捕捉文本的更深层语义。当用户提出问题时，我们的智能检索系统会筛选这些向量，从我们的知识库中找到最相关的向量，确保聊天机器人检索到最准确地解决用户查询的数据。