本节课主要是跟着教程做的，操作的东西放到作业里记录了。
这里主要记录一些视频里讲的非操作性的东西。
RAG=外挂知识库？优点是成本低，不用重新训练
RAG的一个整体流程。
涉及了文本相似度匹配，是不是和传统的问答系统（直接匹配数据库）有点类似？
区别在于生成了这个prompt，猜测是用数据库里最接近的向量来辅助模型找出答案。
langchain的介绍，用来构建LLM应用
前置步骤介绍
如何构建检索问答链
RAG优化
书生浦语大模型实战营-课程笔记（3）
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