LazyLLM教程 | 第1讲：RAG原理解读：让检索增强生成不再是黑盒
贴心小梗概 本文将首先介绍大模型的基础，包括定义、工作原理与挑战，逐步探讨其应用场景与局限性。接着将介绍RAG技术的崛起，分析其如何通过结合外部知识库来增强大模型的能力，并详细阐述RAG的工作流程、核心组件、功能以及主要类型与变体。最后简要概述后续系列教程的大纲，帮助读者对整体的知识框架有一个清晰的认知。不仅为读者提供了全面的技术理解，也为未来的研究和实践奠定基础，激发对大模型与RAG领域深入探索的兴趣！ 大模型的基本概念 最近很火的DeepSeek、GPT等模型都属于大语言模型（LLM，Large Language Model），你可以将它想象成一个拥有超强学习能力的“数字大脑”，它不仅能够“阅读”海量的书籍、文章和对话，还能从中学习如何像人类一样理解和生成语言。 大模型的核心能力在于它不仅能模仿人类的语言表达，还能深入理解语言的语义、上下文和逻辑关系，甚至能够生成令人惊叹的回答或创作内容。例如，如果你给大模型提供一个故事的开头，它可以基于上下文和逻辑为你续写后续情节，且内容往往连贯且富有创意。同样，当你提出一个问题时，它能够像搜索引擎一样，从其“学习”过的知识库中提取相关信息，给出...
