检索增强生成(RAG)技术优化与实践 RAG将信息检索与生成模型结合，解决大模型知识局限问题。本文从原理到实践探讨RAG优化的关键环节： 知识库构建：需统一格式、高质量内容，采用动态语义分块技术（如BERT计算相似度）替代传统固定分块，并合理选择向量数据库（FAISS、Pinecone等）。 意图识别与查询改写：使用BERT分类模型识别用户意图，结合对话历史上下文，通过LLM将模糊查询改写为明确形

时才考虑调度它。如果当前时间已经超过飞机 i 能等待的极限，那么无论后续怎样安排都不可能让它及时降落，直接跳过以减少不必要的搜索分支。此外，我们采取“尽早降落”的策略（开始时间取。

时间范围：2025年8月21日 - 8月27日

Ollama是一款开源工具，允许开发者在本地运行各种大语言模型（LLM），确保数据隐私和安全性。支持macOS、Linux和Windows（通过WSL），提供简单安装方法，包括Homebrew、脚本安装和Docker容器。用户可轻松管理模型库，包括下载（pull）、查看（list）、删除（rm）和运行（run）模型。Ollama适用于本地聊天机器人、离线研究、隐私敏感应用开发和现有系统AI集成等场