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- @moyuyu12345
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梳理 LLM、Token、Context、Prompt、RAG、MCP、Skill、Agent 等 AI 核心概念
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），将大模型与外部知识库结合，通过检索补充大模型知识，生成更准确的答案。主要解决大模型知识更新慢、幻觉问题，适用于知识密集型任务。它将文档切分成小块，转化为向量存储在知识库中。当用户提问时，系统先通过向量检索找到与问题最相关的文档片段，再交给大型语言模型（LLM）生成自然语言回答。RAG结合了检索与生成，灵活性更强。离线知识
梳理 LLM、Token、Context、Prompt、RAG、MCP、Skill、Agent 等 AI 核心概念
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），将大模型与外部知识库结合，通过检索补充大模型知识，生成更准确的答案。主要解决大模型知识更新慢、幻觉问题，适用于知识密集型任务。它将文档切分成小块，转化为向量存储在知识库中。当用户提问时，系统先通过向量检索找到与问题最相关的文档片段，再交给大型语言模型（LLM）生成自然语言回答。RAG结合了检索与生成，灵活性更强。离线知识
到底了