一份RAG概念、模块、技术实践指南

1. 介绍：解释了RAG的概念，即通过结合用户提示和外部信息来增强LLM的能力，以减少“幻觉”（即编造答案）并提供更准确的回答。

   

2. LLM和提示：讨论了LLM如何通过提示（prompting）来解释、操作和生成基于文本的内容。

3. 向量搜索和嵌入模型：介绍了如何使用向量搜索和嵌入模型来从大量文档中检索与用户提示最相关的文本。

   

4. RAG的用例：探讨了RAG在问答系统、客户服务、内容生成和代码辅助等领域的应用。

5. RAG与向量搜索的逐步指南：详细介绍了RAG的步骤，包括数据准备、检索、增强、生成和评估。

   

6. 与其他建模和模型定制方法一起使用RAG：讨论了如何将RAG与提示工程、微调和预训练等其他方法结合使用。

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