家人们，今天来给大家安利一个超宝藏的课程！吴恩达老师的《RAG原理》课程，就在他的AI学习平台上。虽然很多人只是用AI工具，但RAG真的太重要了，原理必须搞懂！就像我们用Google，但懂它怎么工作的，才能用得更溜。这个课程免费，每天一课，五天就能听完，超低投入。学完之后，自己做AI时代的个人知识管理，用Obsidian/Logseq搭个人知识库，和ChatGPT等LLM打通，那都不是事儿！强烈建议收藏，别错过这个提升的机会呀！ 欢迎评论 

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与生成式AI的技术框架，旨在通过外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力，解决传统生成模型的知识滞后、幻觉生成及私有数据安全等痛点。

核心原理

• 检索阶段：基于用户问题，通过向量检索（如BGE、E5等嵌入模型）或传统检索（BM25、TF-IDF）从知识库中提取相关文本片段。知识库通常由文档分块、向量化后存储于向量数据库（如Milvus、FAISS）中，支持语义相似度匹配。
• 生成阶段：将检索到的上下文与原始问题整合，输入生成模型（如GPT、文心X1）生成答案。通过提示工程（如查询扩展、分解）优化检索精度，并通过结果重排序（如Cross-Encoder）提升相关性。

https://learn.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation/lesson/rrngb/a-conversation-with-andrew-ng

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作者：Petter Liu
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