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[庖丁解牛] 一文讲清楚 RAG 的工作原理

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发表于 2026-7-27 21:34:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
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发表于 2026-7-27 21:54:46 | 显示全部楼层
第四步,存入向量数据库。然后呢...怎么没了?这不是小甲鱼老师的性格啊。
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 楼主| 发表于 2026-7-27 22:22:57 | 显示全部楼层
王星云 发表于 2026-7-27 21:54
第四步,存入向量数据库。然后呢...怎么没了?这不是小甲鱼老师的性格啊。

在更新中哈,马上完成~
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发表于 2026-7-28 09:26:52 | 显示全部楼层
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发表于 2026-7-28 16:02:25 | 显示全部楼层
我的毕设就是RAG,钢铁行业国家标准文件+千问3老师完全没怎么指导,全靠自己上网查+deepseek+gpt完成的
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发表于 2026-7-28 18:44:04 From FishC Mobile | 显示全部楼层
学习了
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发表于 2026-7-28 18:44:40 From FishC Mobile | 显示全部楼层
又学到了新东西哈哈哈。
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发表于 2026-7-28 18:44:59 From FishC Mobile | 显示全部楼层
明白rag是怎么回事了
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发表于 2026-7-28 18:45:46 | 显示全部楼层
原理很简单,搞懂不容易
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发表于 2026-7-28 18:46:07 From FishC Mobile | 显示全部楼层
原来ai还有这么多误区吗
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发表于 2026-7-28 18:46:14 From FishC Mobile | 显示全部楼层
学到了
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发表于 2026-7-28 18:46:47 | 显示全部楼层
果然,AI只能参考,不能全信。划重点:RAG 是一套让大模型在回答问题之前,先从外部知识库中寻找相关资料,再根据资料生成答案的技术方案。
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发表于 2026-7-28 18:46:59 | 显示全部楼层
Retrieval:先去查资料;
Augmented:把查到的资料提供给大模型;
Generation:让大模型根据资料组织答案。666
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发表于 2026-7-28 18:47:34 | 显示全部楼层
学习
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发表于 2026-7-28 18:48:08 From FishC Mobile | 显示全部楼层
这个是去年比较火的
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发表于 2026-7-28 18:48:19 From FishC Mobile | 显示全部楼层
所有的都成向量
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发表于 2026-7-28 18:49:17 | 显示全部楼层
AI:不要你觉得,我要我觉得。
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发表于 2026-7-28 18:49:55 From FishC Mobile | 显示全部楼层
这是Ai时代
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发表于 2026-7-28 18:50:19 From FishC Mobile | 显示全部楼层
学习了
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发表于 2026-7-28 18:50:20 From FishC Mobile | 显示全部楼层
正好觉得最近大模型需要优化,有点思路了,谢谢小甲鱼老师

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我很赞同!: 5.0
我很赞同!: 5
下一期咱们讨论 RAG + Agent 模式  发表于 2026-7-30 21:37
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