大模型时代的PDF解析工具去年（2023年）是大模型爆发元年。但是大模型具有两个缺点：缺失私有领域知识和幻觉。缺失私有领域知识是指大模型训练时并没有企业私有数据/知识，所以无法正确回答相关问题。并且在这种情况下，大模型会一本正经地胡说八道（即幻觉），给出错误的回答。 那么如何解决这两个缺点？目前主要有两种方法，微调和RAG。微调是指使用企业私有数据/知识基于现有大模型训练出一个新的模型，然后我们使用这个新的模型来回答用户问题。RAG是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的缩写，是指在用户提问