Homebrew是一个非常方便的包管理工具，可以轻松安装各种软件。

使用Anaconda来创建conda环境是解决Python项目依赖包冲突的一种非常有效的方法。Anaconda是一个流行的Python数据科学和机器学习平台，它提供了conda包管理器和一系列预安装的科学计算包。

现如今，LLM（大型语言模型）已跃升为前沿的AI技术，但在实际应用中仍面临着诸多挑战。其中，LLM的幻觉问题尤为棘手，极大地制约了其应用效果的发挥。为此，我们提出了运用RAG（检索增强型生成模型）进行上下文提示，以期有效解决这一幻觉问题。那么，RAG的应用效果究竟如何呢？为此，开源的Ragas包为我们提供了针对RAG的评估方法与指标，帮助我们全面评估其性能，从而更好地优化和拓展LLM的应用领域。R

特此记录，如果有小伙伴有其他解决方法，能否告诉我。