1. 在大语言模型领域，尽管ChatGPT等模型已展现出强大的功能，但它们在生成内容质量方面仍有待提升。
2. 为了解决这一问题，人们引入了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。这种技术结合了检索模型和生成模型（LLM），大幅提高了生成内容的相关性和质量。
3. RAG技术主要应用于问答系统、知识图谱构建、文本生成、智能客服等领域。其核心原理是通过与数据库的交互，大模型能够获取更精准的相关信息，从而增强生成内容的相关性和准确性。
4. 在实现过程中，为了高效检索大规模且冗余的数据，通常对数据库内的数据进行预处理，转换为向量数据库，并利用embedding技术进行优化。这使得大模型能够高效地从数据库中检索到相关信息，生成更高质量的内容。
5. RAG技术已被广泛应用于实际场景，例如，通过利用RAG原理，LangChain等工具已成功应用于构建垂直领域问答机器人。
6. 未来，RAG技术将进一步在更多领域得到应用和实践，推动人工智能技术的发展。
7. 对于想要深入学习和掌握RAG技术的人，推荐参加人工智能测试开发训练营。该训练营由行业专家授课，提供全方位的人工智能测试知识和技能培训，包括ChatGPT与私有大语言模型的应用、人工智能应用开发框架LangChain、视觉与图像识别自动化测试、人工智能产品质量保障与测试、知识图谱与模型驱动测试、深度学习应用等内容。
8. 通过实战驱动的学习模式，学员将迅速掌握人工智能测试开发的核心技能，提升个人竞争力。
