本文探讨了RAG技术如何通过检索增强生成来改善大模型LLM的性能，重点提及了它在处理模型幻觉、时效性和数据安全问题上的优势。此外，还介绍了LangChain和构建知识向量库以及搭建知识库助手的流程和优化建议。
一、大模型开发范式
RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。
RAG技术能解决LLM的哪些问题？
（1）模型幻觉问题
（2）时效性问题
（3）数据安全问题
二、LangChain 简介
三、构建知识向量库的流程
四、搭建知识库助手流程与优化建议
大模型学习与实践笔记（四）
于 2024-01-11 20:38:41 首次发布
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