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为数据科学家揭开社交媒体的神秘面纱

原文：towardsdatascience.com/demystifying-social-media-for-data-scientists-7f0c4314cc10?source=collection_archive---------5-----------------------#2024-01-25

数据科学家关于 AI 驱动内容创作的指南

Brandon Cosley

·发表于Towards Data Science ·阅读时间：10 分钟·2024 年 1 月 25 日

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图片来源：Matthew Dockery 于Unsplash

对于那些渴望将自己专业知识转化为引人入胜的社交媒体内容的创作者来说，面对的局面可能令人望而却步。再加上数据科学和人工智能这一复杂且迅速发展的领域，许多数据科学家在努力打造个人品牌时，往往难以发出自己的声音。无数个小时花费在撰写富有洞察力的博客文章上，最终却消失在网络算法的回音室中。然而，作为数据科学家，我们有一些可以利用的技巧，帮助我们应对这一充满挑战的内容创作环境！随着 AI 的最新进展，一种强大的新工具应运而生——RAG 系统。

RAGs 不是抹布

RAGs 是生成式 AI 中的新兴热点，就像洗衣机中的抹布一样，它们通过帮助清理生成式 AI 在训练时无法访问的信息，从而改善其对信息的理解。RAG 代表检索增强生成，其思想是利用当前的或专有的信息来为生成式 AI 的提示增加更多相关的上下文。

通过这种方式，RAGs 不仅帮助清理生成式 AI 输出的知识，还帮助优化和打磨内容创作周期，确保内容更加相关。