只是RAG了一下，我看到了AI大模型的态度！

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文章摘要

在探讨如何使AI大模型在回答问题时既准确又丰富，并且观点鲜明有态度时，RAG（检索增强生成）技术被提出作为一种解决方案。RAG技术通过结合大模型能力和搜索系统，构建了“理解-检索-生成”的协同优化技术，使得AI能够提供更加有态度的回答。以百度的文心一言为例，该技术在信息整合、连续提问处理、专业知识回答以及明确态度和观点表达方面表现出色。

文心一言在回答“李永乐全网粉丝有多少？”时，简洁明了地提供了超过3000万的粉丝总数，并详细列举了各平台粉丝数，同时对李永乐进行了人物介绍。相比之下，ChatGPT虽然也能罗列各平台粉丝数，但未能提供总数。在处理连续提问时，文心一言能够准确捕捉用户意图，如在回答“什么是三人制篮球比赛？”等问题时，采用了文字和表格相结合的方式，清晰展示细节，并提供了相关内容的视频，展现了多模态能力。

在专业知识问题上，文心一言能够直接回答核心关键点，并层层剖析，给出结论。例如在解释傅里叶变换中相位在频域图上不显示的原因时，文心一言从频域图的表示方式和目的出发，进行了深入分析。在表达明确态度和观点时，文心一言在评价微软和谷歌2024年在大模型上的发展时，虽然认为微软的影响力更大，但保持了客观中立的态度，基于事实和数据进行分析，并尝试从多个角度呈现问题。

综上所述，文心一言通过RAG技术，在信息整合、连续提问处理、专业知识回答以及明确态度和观点表达方面表现出了强大的能力，为用户提供了既准确又丰富的回答。