理论基础在AI领域中占据着极其重要的地位，它是指导实践、推动创新和解决问题的根本依据。很多程序员在开发过程中会遇到很多难题，如何解决这些难题是一个技术活。很多问题的解决需要深入理解问题的本质，即技术原理。AI学习过程中，需要掌握很多基础知识，这些理论基础很重要，能帮助我们在实际工作中遇到问题时找出解决思路，提供更为全面的视野。本文整理的RAG相关的几个测试问题及答案。

在本地运行大语言模型有诸多优点：比如可以保护隐私、不会产生费用、可以无视网络问题、可以尝鲜各种开源模型等。本文主要介绍如何在 Windows 系统快速部署 Ollama 开源大语言模型运行工具，同时为了简化各位网友的WebUI的搭建过程，本文将提供一站式搭建包供大家免费下载安装和部署。Ollama是一个强大的运行AI模型的工具。Ollama的核心功能。

python的web开发框架很多，这里只简单介绍了三款在国内比较流行的开发框架。本博文及后续博文根据各自框架的特点，选择了入手简单的轻量级Flask作为web开发框架。

大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的。因此，大模型的应用通常需要与搜索技术相结合。所谓语义检索（也称基于向量的检索），是指检索系统不再拘泥于用户字面本身，而是能精准捕捉到用户的真正意图并以此来搜索，从而更准确地向用户返回最符合的

大语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构，有许多

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的研究热点。各类公众号、帖子涌现出了各种概念，AI、大模型、LLM、AI、AIGC、AGI、GPT、ChatGPT等等。总觉得被这些概念搞得头晕。本文梳理了大型语言模型的相关概念基础，以期为读者提供一个全面而清晰的认识。

比较官方的token解释：Token是对输入文本进行分割和编码时的最小单位。它可以是单词、子词、字符或其他形式的文本片段。

在上一篇博文中，我们使用Flask这一Web框架结合LLM模型实现了后端流式WebAPI接口，本篇将基于Vue3实现AI问答页面，本人习惯使用HBuilder进行前端页面的开发，当然各位网友可以选择自己喜欢的前端开发IDE，比如VS Code。

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在本地运行大语言模型有诸多优点：比如可以保护隐私、不会产生费用、可以无视网络问题、可以尝鲜各种开源模型等。本文主要介绍如何在 Windows 系统快速部署 Ollama 开源大语言模型运行工具，同时为了简化各位网友的WebUI的搭建过程，本文将提供一站式搭建包供大家免费下载安装和部署。Ollama是一个强大的运行AI模型的工具。Ollama的核心功能。