OmniRAG是检索增强生成（RAG）的进化版本，是一种提高搜索准确率并支持多种数据源的AI技术。传统的 RAG 是一种搜索外部数据并根据该信息生成文本的方法，但 OmniRAG 更进一步，实现了更准确、多层次的信息集成。
OmniRAG 特别适用于处理大量信息时需要快速响应的应用程序。与传统的RAG相比，它采用了更先进的搜索算法，能够实时获 房主数据 取知识。预计这将促进企业知识管理、自动响应系统和信息搜索引擎等领域的应用。
OmniRAG 的定义及其创建背景
OmniRAG 是基于 AI 的知识搜索和成技术的更高级组合。 RAG 的基本概念是利用外部数据源和预先训练的模型来动态地整合最新信息。传 从芝加哥的经验中吸取 统的 RAG 存在搜索准确性和响应速度问题，但 OmniRAG 解决了这些问题并提供更准确、更灵活的信息。
传统 RAG（检索增强生成）概述
RAG 是一个系统，其中 AI 像搜索引擎一样根据用户查询检索信息并根据该信息生成文本。这使我们能够为您提供最新的答案。然而，传统的 RAG 不能充分评估信息的相关性，有时会产生嘈杂的结果。因此，需要一种新的方法来提高准确性。
OmniRAG 与传统 RAG 有何不同？
OmniRAG最大的特点是提高了搜索准确性 英国电话号码 和多层次的信息整合。传统的 RAG 依赖于对搜索结果的简单评分，但 OmniRAG 使用 AI 增强上下文理解以选择更多相关信息。它还支持多种数据源，实现实时数据集成。