RAG 如何使 LLM 更具可扩展性，这是一个好问题，原因有几个。首先，您为 RAG 提供外部资源，而他们则根据需要利用和实施它。这也意味着您可以提供的内容没有实际限制。
此外，当您在其他行业发展业务时，您不必从头开始。您只需将所需的信息实施到 RAG 中，并在过程中创建更多用例即可。
立即开始将您的网站访问者转化为客户！
立即开始
RAG 的用例
RAG 在许多行业中都有许多用例。因此，以下是一些关键用例。
RAG 的用例
更好的对话能力
简单来说，RAG 使聊天机器人在对话方 中国号码数据 面表现更好。通过为 LLM 提供的增强提示，聊天机器人能够提供更好、更有见地的信息。因此，不仅响应正确，而且更具情境性。
使用 REVE Chat 的聊天机器人，您可以利用 RAG 的强大功能，为您的客户提供有关您的产品、服务和业务的更好的信息和回应。
多语言能力
RAG 能够利用 NLP（自然语言处理）筛选所有语言的文档。由于所有数据对于 RAG 来说都只是数字，因此只要 LLM 接受过处理该语言的培训，他们就可以解析、比较、搜索并提供所有语言的信息。
如果您认为这需要大量工作，那么这并不准确。RAG 所要做的就是为不同的语言创建不同的矢量数据库，然后根据查询的语言进行比较。如前所述，为 RAG 提供来源由您决定，它们会自动对其进行索引以供将来使用。
这为多语言聊天机器人在您的业务中的应用创造了空间。我们的聊天机器人配备了您所需的所有多语言功能，同时利用了 RAG 和 NLP。
个性化沟通
虽然我们为 RAG 提供了基本的工作流程，但它的功能远不止于此。您不仅可以使用查询进行搜索，还可以存储查询以供将来使用。这样，您就可以记住用户请求的内容及其信息。
因此，在检索过程中，您可以利用这些信息为用户提供更个性化的响应。我们的聊天机器人利用 RAG 来实现此目的，因为我们相信提供个性化支持是客户服务领域的关键。