在AI席卷多媒体创作的今天，你可能已经用过各种“智能剪辑”、“一键修图”、“语音转文字”的工具。这些工具就像买了终身会员的健身房，进去就只能用那台跑步机，想换椭圆机？抱歉，门都没有。大多数AI编辑工具都把模型“焊死”在系统里——你用的是GPT-3？那不好意思，想换Llama试试？得重写代码。想换个更便宜的图片生成模型？得找程序员喝顿酒。能不能做一个“模块化”的AI编辑平台，让不同的AI模型像“插件

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是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出