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RAG 将推动未来的 AI 发展

提高 AI 输出的精准度

通过增强检索和生成过程的集成，检索增强生成将在未来的 LLM 中发挥关键作用。该领域的预期发展将促成这些组件实现更无缝且更复杂的融合，使 LLM 能够在更广泛的应用和行业中提供高度准确且符合上下文的输出。

随着 RAG 的不断发展，我们可以预测其在新的领域中的应用，例如个性化教育，它可以根据个人需求定制学习体验，再例如高级研究工具，它能够为复杂的调查提供精准而全面的信息检索。

解决当前限制（如提高检索准确度以及减少偏见）将是最大程度地发挥 RAG 系统潜力的关键。RAG 的未来迭代版本可能会采用互动性更强、上下文感知能力更强的系统，通过动态适应用户输入来增强用户体验。

此外，使用计算机视觉集成文本、图像和其他数据类型的多模式 RAG 模型的开发将扩展并开启更多可能性，从而使 LLM 比以往更加全面和强大。