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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

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

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