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的语义相似度计算方法，以确保检索到的 chunk 与查询具有高度的相关性。最后是生成步骤，它将
原始查询和检索到的 chunk 一起输入到预训练的 transforr 模型（如 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 kie、patrick lewis 和 ethan perez 等人在 2020 年首次
提出的。他们在论文《retrieval-augnted neration for knowled-tensive 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。
24 文本相似度计算
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