一、大模型开发范式
RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强生成,即大模型LLM在回答问题或生成文本时,会先从大量的文档中检索出相关信息,然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本,从而可以提高回答的质量,而不是任由LLM来发挥。
RAG技术能解决LLM的哪些问题?
(1)模型幻觉问题
(2)时效性问题
(3)数据安全问题
二、LangChain 简介
三、构建知识向量库的流程
四、搭建知识库助手流程与优化建议
一、大模型开发范式
RAG(Retrieval Augmented Generation)检索增强生成,即大模型LLM在回答问题或生成文本时,会先从大量的文档中检索出相关信息,然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本,从而可以提高回答的质量,而不是任由LLM来发挥。
RAG技术能解决LLM的哪些问题?
(1)模型幻觉问题
(2)时效性问题
(3)数据安全问题
二、LangChain 简介
三、构建知识向量库的流程
四、搭建知识库助手流程与优化建议
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