AI重构项目开发全流程：效率革命与实践指南

别只盯着deepseek了，这个大模型本地化部署成本仅deepseek的1/3

Datawhale-all in rag 学习笔记Task01

RAG技术概述与应用实践 RAG（检索增强生成）技术通过结合大模型内部知识与外部动态检索，有效解决模型知识局限性和幻觉问题。其核心流程包括：数据分块处理、向量化索引构建、相似性检索和基于上下文的生成。本文介绍了RAG的演进路径（初级→高级→模块化）和优势（低成本、知识可更新、减少幻觉），并演示了基于LangChain框架的实现方法，包括文档加载、文本分块、向量存储构建和查询生成等关键步骤。实践表明