1. 自我介绍2. 什么是 RAG?它和普通大模型问答有什么区别?答案:RAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题,而是在生成答案前,先从外部知识库里检索相关资料,再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识,容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库,并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...