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）
dooooos2024-02-16 21:37
相关推荐
深圳老胡12 小时前
STM32F407 控制 L6470 步进电机驱动 —— 控制过程简介Because_of_Her113 小时前
并查集-听课笔记彧azz13 小时前
Linux 环境下 Redis 学习总结：数据类型、持久化、锁、事务、主从与缓存问题陈卫军老师14 小时前
陈卫军：把口味写在一张纸上，店才稳得住`流年づ14 小时前
人工智能学习笔记 - 补充qeen8715 小时前
【Linux】操作系统之进程介绍（二）从零开始的嵌入式之旅15 小时前
day47陈年老古董16 小时前
MediaPipe 姿态检测与脸部关键点检测彧azz16 小时前
操作系统时间管理与系统核心板块学习总结zhangrelay17 小时前
《机器人控制器设计与编程》课程习题资料-2026