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《大模型RAG进阶实战营学习报告》总结了RAG技术在大语言模型应用中的关键价值。报告首先分析了LLM在问答场景中的不足，包括知识静态性、幻觉问题等；其次详细讲解了RAG"先查后答"的工作原理；然后分享了项目实践经验，涵盖数据处理、分块策略、向量化及Milvus数据库构建；接着探讨了影响RAG系统的关键因素；最后展望了RAG的未来趋势，包括多模态支持、实时更新等方向。通过学习，作者掌握了RAG全技术栈，并成功应用于企业合规检查等实际场景。

在刚刚结束的“企业级 Agents 开发实战营”中，该训练营由极客时间提供，我们全面深入地掌握了从设计、开发到部署企业级 Agents 的全流程。这次课程不仅带我们从零开始搭建工程化项目，更使我们理解了 AI Agent 在现代科技中的重要性和广泛应用。

总之，通过参加AI大模型微调训练营，我对AI大模型的技术和应用有了更加全面的认识，为今后的工作和学习打下了坚实基础。在今后的工作中，我将继续深入学习相关知识，将所学技能应用于实际项目，为公司创造更多价值。在学习AI大模型微调训练营的过程中，我收获颇丰，对AI大模型的技术和应用有了更深入的了解。以下是我在学习过程中的总结和体会。- 掌握了AI大模型四阶技术总览，了解了大语言模型的技术发展与演进，为后续学习奠定了基础。- 在实际工作中，我能够运用所学知识对大模型进行微调，提高模型在特定任务上的性能。

QA对（Question-Answer Pairs）是指一组问题和对应的答案。每个QA对包含一个问题和一个与之关联的答案。有了QA对后，结合向量数据库，词嵌入，则可以完成对用户问题的相似度召回。再加上langchain中的RetrievalQA，LLMChain，结合大模型，完成自动顾问系统，回复客户的提问。

资料关联性：NotebookLM允许用户将语言模型与特定的Google Docs文档关联，创造个性化的AI助手，使其熟悉用户关心的信息来源。他们遵循严格的安全标准和AI原则，并在扩大用户规模和推出新功能之前，进行严格的安全评估和适当的保护措施。智能摘要生成：当用户将Google Docs文档上传到NotebookLM时，它能自动生成文档的摘要，包括关键主题和问题，帮助用户更好地理解文档内容。数据可见性：NotebookLM确保用户的文件和与AI的对话不可见于其他用户，保护用户的隐私和数据安全。

摘要：使用langchain中的LLMChain和ChatOpenAI构建翻译bot。

利用ChatGPT，提供PDF文件翻译功能。以为分析PDF文件结构。