RAG优化
RAG概述RAG，即"RetrievalAugmented Generation"，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型框架。它广泛应用于自然语言处理任务，如文本生成和问答系统等。RAG模型首先通过检索机制从大型文档集合中检索出与输入查询最相关的文档或文档片段，然后利用这些信息作为上下文，输入到生成模型中，以生成响应或完成特定的语言任务。RA
Ollama&AnythingLLM构建本地知识库
Ollama&AnythingLLM构建本地知识库RAG技术基本原理和技术流程 背景大型语言模型在自然语言处理领域展示了显著的能力，但它们也存在一系列固有的缺点。首先，虽然这些模型在掌握大量信息方面非常有效，但它们的结构和参数数量使得对其进行修改、微调或重新训练变得异常困难，且相关成本相当可观。其次，大型语言模型的应用往往依赖于构建适当的提示（prompt）来引导
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