Toxic丶爵
05-19 00:31 外交学院 C++
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1.RAG 的工作流程一般分为两步：第一步是检索，系统把用户的问题转成向量，然后在向量数据库中找到语义最相近的文档片段；第二步是生成，把这些相关片段和问题一起放进 prompt，让 LLM 根据上下文组织答案。
2.如果直接微调大模型，知识会被压缩进参数里，后续要改动或删除都比较麻烦。而 RAG 把知识放在外部知识库里，模型只是调用这些知识。因此 RAG 主要解决的是知识管理问题：知识可更新、可追踪、可替换，也更适合做企业问答、客服、文档助手这类场景。
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