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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

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如果以上方法均未解决问题，请提供具体错误日志，以便进一步分析。

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信号是信息的载体，是通信、控制系统以及人工智能领域中最基础的研究对象。从数学角度看，信号可以表示为一个或多个变量的函数。通过本讲的学习，你应该已经掌握了信号与系统的基本概念，并能够通过Python代码直观地理解信号的特性。下一讲我们将深入探讨。系统是对信号进行加工、变换或传输的物理装置或数学模型。在人工智能领域，信号处理是核心任务之一。，包括信号的运算、卷积积分及其在AI中的应用。：为什么在AI中

通过pyqtSignal")环境搭建与第一个程序信号与槽机制布局管理常用控件与事件处理绘图、多线程、网络编程等核心模块下一节课将深入讲解PyQt的模型-视图架构，包括QTableViewQListView等组件的使用，以及如何通过模型管理数据。请持续关注后续内容！