在自然语言处理（NLP）领域中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术巧妙地结合了信息检索与神经网络生成模型的力量，通过在生成过程中引入相关的外部信息，实现了在大规模知识库基础上的精准、多样且具有上下文关联性的文本生成。RAG技术的目的在于，其关键创新在于打破传统生成模型仅仅依赖自身参数预测输出的限制，转而。这一革新极大地提升了模型在问答、对话系

多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式，它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布，从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。在多头注意力中，输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后，这些变换后的向量被划分为若干个“头”，每个头都有自己独立的Qu

成功解决：ERROR: Could not build wheels for fasttext, which is required to install pyproject.toml-based