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代码生成检索增强生成模型还可以用于代码生成任务。在这种情况下，检索模型会检索相关的代码片段，而生成模型会对代码进行适配和扩展，以满足特定的项目需求。

代码生成模型使用 RAG 从现有代码库中获取相关信息，利用它开发准确的代码和文档，甚至修复代码错误。

RAG-- 拉格预测下一个代码位
它还将代码转换为自然语言描述
生成并运行新代码以进行全面分析
6.销售自动化
在 B2B 销售过程中，填写提案请求 (RFP) 或信息请求 (RFI) 可能需要花费大量时间。但是，通过整合 RAG，公司可以通过获取相关产品详细信息、定价和过往回复来自动填写这些表格。

RAG 确保响应一致、准确且快速。它可帮助企业提高销售 商业房地产的潜在客户 流程效率、减少人工工作，并通过及时满足客户需求来提高中标机会。

Telescope 和类似平台使用 RAG 与 CRM 系统无缝集成，提供个性化的潜在客户推荐。这种集成使系统能够分析来自客户互动的实时数据并生成有价值的见解。

7. 财务规划与管理
尽管法学硕士课程取得了长足进步，但他们也经常会遇到一些挑战，这些挑战可能会影响财务咨询的可靠性。这些挑战，例如知识断层和幻觉，对其准确性构成了重大威胁。

RAG 高效地处理了这一问题，并为金融行业带来了无与伦比的优势：

相关性
根据最新的市场趋势和监管文件，使金融应用程序保持最新数据更新。
信任
通过提供来自权威和可验证来源的回应来提高用户信任度。
控制
使金融机构能够快速更新其知识库。
RAG 通过动态整合更新的金融法规、组织洞察和市场分析，巧妙地解决了这些不足。通过这种方式，RAG 确保金融聊天机器人和 AI 驱动的客户服务工具提供相关、权威和最新的信息。

对于财务规划，行业利用 RAG 通过集成会计软件来计算关键财务指标。这使用户可以轻松制定定制的财务报告。

8. 客户支持
RAG 可以显著改善企业提供客户支持的方式。它提高了自动化客户支持系统的个性化、效率和响应能力。

由于 RAG 驱动的系统结合了基于检索和生成模型的优势，因此它们通过结合不同系统的功能来改善客户支持。

它提供来自各种来源的特定信息，例如产品文档、过去的互动，甚至常见问题解答。这确保实时准确地解决查询问题。
RAG 通过从各种语言数据库中检索数据来提供多语言支持。它能够以客户首选的语言提供更加本地化和准确的响应。
RAG 可以检索与客户之前的互动和交易相关的历史数据。这种情境理解有助于生成更加个性化的响应。
拥有庞大知识库的组织很难管理所有知识库并从中提取信息。RAG 可以熟练地从这些存储库中提取数据，同时减少对人工干预的需求。
对于保持更新信息至关重要的行业，RAG 可以轻松访问有关所有事物的最准确和最新的信息。
检索增强生成 (RAG) 还可以通过有效地对票证进行分类和优先排序，以便准确地路由到适当的代理，从而增强客户支持。