模型生命周期
RAG(检索增强生成)
在回答时为模型提供外部文档参考，而不是只依赖训练时记住的内容。
LLM 的训练数据有截止日期，也不可能包含某家公司的内部文件。RAG 的做法是:问题传入时先在文档库中检索相关段落，再把这些段落连同问题一起喂给模型的上下文窗口，这样答案就能建立在真实、最新的原始材料之上。
RAG 是生产环境 AI 产品中最常见的模式之一，因为它能在不重新训练模型的前提下减少幻觉，并让答案可以追溯到具体来源。
在回答时为模型提供外部文档参考，而不是只依赖训练时记住的内容。
LLM 的训练数据有截止日期，也不可能包含某家公司的内部文件。RAG 的做法是:问题传入时先在文档库中检索相关段落，再把这些段落连同问题一起喂给模型的上下文窗口，这样答案就能建立在真实、最新的原始材料之上。
RAG 是生产环境 AI 产品中最常见的模式之一，因为它能在不重新训练模型的前提下减少幻觉，并让答案可以追溯到具体来源。