- 知识时效性受限:如何让LLM能够获取最新的知识
- 专业能力有限:如何打造垂域大模型
- 定制化成本高:如何打造个人专属的LLM应用
- 检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation），通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。
- RAG 有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。
- 主要包括包括三个基本步骤：
- 索引 — 将文档库分割成较短的 Chunk，并通过编码器构建向量索引。
- 检索 — 根据问题和 chunks 的相似度检索相关文档片段。
- 生成 — 以检索到的上下文为条件，生成问题的回答。
