RAG是一种将检索（Retrieval）与生成（Generation）相结合的技术框架。检索阶段：根据用户查询，从外部知识库中检索相关文档片段增强阶段：将检索到的信息与原始查询结合，形成增强的提示生成阶段：LLM基于增强后的提示生成最终回答RAG技术通过结合检索系统和生成模型，有效地解决了传统LLM的知识局限性问题。它不仅提高了回答的准确性和可信度，还为企业提供了定制化AI解决方案的可能性。随着技

本文介绍了一个基于Django5+Vue3的智能教育辅助平台，解决传统在线教育痛点。系统包含四大核心模块：智能考试中心实现AI自动出题批改，错题本自动分析知识盲区，志愿分析提供个性化升学建议，用户中心实现学习数据可视化。技术亮点包括双轨数据处理机制、低代码AI编排和现代化技术栈。项目采用前后端分离架构，通过Dify平台实现复杂的Prompt工作流，结合SSE流式传输提升用户体验。文章详细阐述了系统

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本文提出了一种基于FastAPI的双轨AI对话系统，通过前端CSS/JS实现美观界面，后端采用SSE技术实现流式输出。系统特色包括：1)支持DeepSeek、Kimi和Coze三种模型的动态切换；2)实现深度思考、联网搜索等高级功能；3)用户数据通过SQL数据库安全存储；4)采用Token认证机制保障安全。项目难点在于流式输出实现和模型热切换，通过SSE+yield异步生成器解决。系统包含登录注册