Python开发LangChain与Ollama定制RAG检索增强生成、Agent智能体进行私有知识库问答|附AI智能体、代码和数据
作为长期从事机器学习与人工智能算法应用开发的一线从业者,同时也是一名高校教师,我经常被学生和企业同行问到同一个问题:大模型的知识不是实时的、领域知识缺乏、还会一本正经地胡说八道,这些问题怎么解决?答案就藏在检索增强生成技术(RAG)里。
作为长期从事机器学习与人工智能算法应用开发的一线从业者,同时也是一名高校教师,我经常被学生和企业同行问到同一个问题:大模型的知识不是实时的、领域知识缺乏、还会一本正经地胡说八道,这些问题怎么解决?答案就藏在检索增强生成技术(RAG)里。
在企业级AI应用中,如何让大语言模型 (LLM)既能利用内部知识库,又能实时获取最新信息,一直是技术落地的核心挑战。

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