本文介绍了检索增强生成(RAG)技术及其在弥补大型语言模型(LLM)局限性方面的应用。RAG通过结合外部知识库检索机制，有效解决了LLM存在的幻觉问题和时效性问题。文章对比了RAG与传统知识库问答(KBQA)及监督微调(SFT)的区别，详细阐述了RAG的实现流程，包括问题理解、知识检索和答案生成三个关键步骤。同时介绍了文本检索和语义检索的技术原理，以及多路召回和重排序等优化策略。最后提供了Chat

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此处注意”test“为数据库名称，用时注意修改成自己相应的数据库名称；小技巧：注意路径这边可以先注释其他代码，直接打印，来查看当前文件路径。我这边遇到过的问题是如果你使用的SQL是8.0以上的话需要使用。​最后运行即可，成功连接，打印出JDBC的连接对象，结果如图。我们在文件中打开后，只选取后面的路径，即相对路径如下即可。此处我选择在与我druid同一个文件目录下创建配置文件。导入jar包 dru

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