从外部知识库（Corpus）中检索出相关信息来辅助改善大语言模型生成质量的系统被称之为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），是抑制幻觉的有效机制。外部知识库与LLM储存在参数中的知识相对，一个被称为参数化记忆，另一个被非参数化记忆。RAG系统的基本架构由外部知识库（Corpus）、信息检索器生成器（Generator）组成，其系统链路大致如下：图1.

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未来，“市场活动策划”的新流程可能是：策略经理（角色） 提出核心创意与目标 → 智能体生成多渠道初版方案与素材 → 创意总监（角色） 进行审美与品牌调性校准 → 合规智能体自动进行风险扫描 → 渠道经理（角色） 最终拍板并下达执行指令至发布智能体。

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通过本篇文章的学习，你已经对。

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大模型是提升工作效率的重要工具，不会用可能被职场淘汰。用好大模型可几倍提升效率，拉开与其他职场人员的差距。互联网行业高薪源于需求爆发而供应不足，学习最顶层技术才能获得高薪。通过系统学习大模型原理和训练方法，掌握高效微调、强化学习等技能，可成为AI时代的高薪人才。

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同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然语言交互能力，将其作为通用的低代码接口，无缝连接至Cognite解决方案的尖端功能，为一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管等多样化的用户群体，提供更好的交互功能。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时

零基础学大模型3个月，独立开发文档问答系统；程序员跨界学习1个月，用RAG技术完成企业内部知识库搭建——大模型学习不是“玄学”，找对方法就能快速突破。“学大模型得先啃完《深度学习》，还得精通Python高级语法？”不少人刚接触就被这类说法吓退，结果陷入“越怕越学，越学越乱”的循环。。真实学习案例比比皆是：非科班大学生用Ollama+LangChain，2周做出智能错题本；产品经理自学Prompt工