家人們，今天來給大家安利一個超寶藏的課程！吳恩達老師的《RAG原理》課程，就在他的AI學習平臺上。雖然很多人只是用AI工具，但RAG真的太重要了，原理必須搞懂！就像我們用Google，但懂它怎么工作的，才能用得更溜。這個課程免費，每天一課，五天就能聽完，超低投入。學完之后，自己做AI時代的個人知識管理，用Obsidian/Logseq搭個人知識庫，和ChatGPT等LLM打通，那都不是事兒！強烈建議收藏，別錯過這個提升的機會呀！ 歡迎評論 

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合信息檢索與生成式AI的技術框架，旨在通過外部知識庫增強大語言模型（LLM）的生成能力，解決傳統生成模型的知識滯后、幻覺生成及私有數據安全等痛點。

核心原理

• 檢索階段：基于用戶問題，通過向量檢索（如BGE、E5等嵌入模型）或傳統檢索（BM25、TF-IDF）從知識庫中提取相關文本片段。知識庫通常由文檔分塊、向量化后存儲于向量數據庫（如Milvus、FAISS）中，支持語義相似度匹配。
• 生成階段：將檢索到的上下文與原始問題整合，輸入生成模型（如GPT、文心X1）生成答案。通過提示工程（如查詢擴展、分解）優化檢索精度，并通過結果重排序（如Cross-Encoder）提升相關性。

https://learn.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation/lesson/rrngb/a-conversation-with-andrew-ng

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作者：Petter Liu
出處：http://www.rzrgm.cn/wintersun/
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