购物图谱是 RAG 针对电子商务的附加功能

[Reddi2]

RAG 代表“检索增强生成”，是人工智能，尤其是自然语言处理中的一项技术。 RAG 结合了两个主要组件：信息检索和生成语言模型。

RAG 的目标是通过从外部数据源检索附加信息并使用它来生成答案，从而提高语言模型生成的答案的质量和相关性。

RAG 的工作原理如下：

检索：首先，将搜索查询发送到外部数据 股东数据库 库以查找相关信息。这可以是文本、数据库、图形数据库或任何其他形式的非结构化和结构化数据的集合。
增强：然后将检索到的信息作为上下文输入到生成模型中，然后生成详细且明智的响应。


购物图谱在 RAG 环境中可能发挥的作用：

Google Shopping Graph 可以成为基于 RAG 的系统的宝贵信息来源，尤其是在与电子商务和在线购物相关的应用程序（例如搜索引擎）中。

以下是购物图表在 RAG 系统中可能发挥的一些作用：

改进产品研究：当面临特定于产品的查询时，RAG 系统可以从购物图中检索相关信息，以生成更精确、更符合上下文的答案。例如，它可以整合特定的产品推荐、可用性数据或定价信息。
个性化推荐：购物图谱可以根据存储在购物图谱数据中的用户特定兴趣和行为生成个性化的购物推荐。
支持交互式查询：在交互式聊天机器人场景中，购物图谱可以根据初步建议提供额外的产品细节或替代建议来帮助回答后续问题。
评级和评论的整合：购物图谱还可用于在生成的答案中包含评级和评论，这将提高推荐的质量和实用性。
总体而言，购物图谱因其有关产品及其关系的丰富且结构化的信息而可以在优化基于 RAG 的系统（例如 Google 的 SGE）中发挥关键作用。

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