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「LLM 检索增强生成」找到 414 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…视频从头看一遍。更理想的办法，是让系统直接找到讲年假的那几十秒，整理出答案，同时把原视频和时间位置交给你复查。 这正是很多人希望 RAG 做到的事。 RAG 这个名字听起来有点技术，其实就是先从指定资料里找内容，再让大模型根据找到的内容回答。它和普通聊天的区别在于，大模型回答之前会先“翻资料”。但找到资料也不代表一定答对，答案最好还能回到原文检查。 问题来了：PDF、Word 都可以作为资料，视频也是一个文件，为什么不能直接扔进知识库？ 因为知识库真正需要的不是一个文件名，而…
匹配正文：…既有产品条款 PDF,也有培训 PPT、内部制度 Word 和录播视频字幕。 如果第一版直接把"这款产品的现金价值怎么算"丢给通用大模型,模型可能给出一套读起来很专业、但在资料里找不到依据的公式。 这正是大模型最危险的地方之一:没有依据时,它仍可能生成流畅而笃定的答案。 在事实问答里,这样的输出必须被检索、引用和拒答机制约束。 这件事用一张图就能说清:直接问模型是"闭卷考试",上了 RAG 是"开卷考试"。 闭卷 vs 开卷 3 个核心概念(先白话,再术语) 概念 1:什么是…
匹配正文：…再按岗位深度补微调、评估和推理部署。 作者:吴师兄 | 适合:正在纠结投应用岗还是算法岗的工程师、研究生、后端开发 | 前置:知道大模型基本概念,但不确定职业入口 一句话分清:一个做模型,一个做系统 算法岗更靠近模型训练和模型能力本身,应用开发岗更靠近业务系统和用户结果。两者都重要,但日常问题完全不同。 维度 大模型算法岗 大模型应用开发岗 核心产出 更好的模型、训练策略、评估方法 可上线的大模型应用、RAG/Agent 系统、业务流程自动化 日常关键词 SFT、DPO、RL…
学习内容与项目面试，在同一条路上。