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gpt
或
bert）中，生成最
终的答案或文本。
这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文，以生成准确、连贯
且相关的文本。
rag
的概念和初步实现是由
douwe
kiela、patrick
lewis
和
ethan
perez
等人在
2020
年首次
提出的。
他们在论文《retrieval-augmented
generation
for
knowledge-intensive
nlp
tasks》
中详细介绍了
rag
的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将
rag
技术应用到搜
索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。
在医疗领域，rag
技术可以帮助医生快速检
索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。
2.4
文本相似度计算
文本相似度计算是自然语言处理（nlp）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文
本之间的相似程度。
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