跟着书中的步骤，迅速点亮你的AI技能树！Part.1RAG面面观在动手之前，咱们先来弄清楚，专补大模型短板的RAG是个什么？RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种重要的基于深度学习的大模型文档搜索框架。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等，有效地避免了大模型的“一本正经的胡说八道”行为。那么，RAG模型是如何实现这一过程的呢？它的基本原理是利用深度学习技术对文档进行表示和建模，从而实现文档检索和生成的端到端处理。而要构建这样一个高效的RAG系统，我们需要三大核心组件协同工作：检索器（Retriever）、生成器（Generator）和排序器（Ranker）。再说详细点，各个组件是这样工作的：· Retriever：是RAG模型的第一阶段，负责从候选文档集
