简单来说，RAG 就是给大模型（LLM）配了一个 “外挂知识库”。它让 AI 在回答问题之前，先去查找相关的资料，然后结合查到的资料来回答，而不是仅凭 “记忆” 瞎编
为了让你彻底理解，我将从为什么需要它、它如何工作以及它与微调的区别三个方面来拆解
简单来说，RAG 就是给大模型（LLM）配了一个 “外挂知识库”。它让 AI 在回答问题之前，先去查找相关的资料，然后结合查到的资料来回答，而不是仅凭 “记忆” 瞎编
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每天一个AI知识：RAG是什么简单来说，RAG 就是给大模型（LLM）配了一个 “外挂知识库”
- 每天一个AI知识：RAG是什么
简单来说，RAG 就是给大模型（LLM）配了一个 “外挂知识库”。它让 AI 在回答问题之前，先去查找相关的资料，然后结合查到的资料来回答，而不是仅凭 “记忆” 瞎编
为了让你彻底理解，我将从为什么需要它、它如何工作以及它与微调的区别三个方面来拆解
简单来说，RAG 就是给大模型（LLM）配了一个 “外挂知识库”。它让 AI 在回答问题之前，先去查找相关的资料，然后结合查到的资料来回答，而不是仅凭 “记忆” 瞎编
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