然而，当你试图将更多的公司文档（例如几十页的员工手册、上面页的技术规范）都用这种方式“喂”给大模型时，一个新的、更严峻的挑战出现了。但对于你公司的“内部资料”，它的硬盘里是空白的。总的来说，基于RAG结构的应用，既避免了将整个参考文档作为背景信息输入而导致的各种问题，又通过检索提取出了与问题最相关的部分，从而提高了大模型输出的准确性与相关性。3.信息干扰：如果上下文中包含了大量与当前问题无关的信息

然而，当你试图将更多的公司文档（例如几十页的员工手册、上面页的技术规范）都用这种方式“喂”给大模型时，一个新的、更严峻的挑战出现了。但对于你公司的“内部资料”，它的硬盘里是空白的。总的来说，基于RAG结构的应用，既避免了将整个参考文档作为背景信息输入而导致的各种问题，又通过检索提取出了与问题最相关的部分，从而提高了大模型输出的准确性与相关性。3.信息干扰：如果上下文中包含了大量与当前问题无关的信息

为了模拟大模型生成内容的过程，我们预设了一个候选Token集合，这些Token分别为：“RAG”、“提示词”、“模型”、“写作”、“画画”。通过top_p参数，将影响大模型在候选Token集合中的选择倾向，如选择概率最高为“informative”。由上图可知，温度从低到高（0.1->0.7->1.2），概率分布从陡峭趋于平滑，候选Token“RAG”从出现的概率0.8->0.6->0.3,虽然依

为了模拟大模型生成内容的过程，我们预设了一个候选Token集合，这些Token分别为：“RAG”、“提示词”、“模型”、“写作”、“画画”。通过top_p参数，将影响大模型在候选Token集合中的选择倾向，如选择概率最高为“informative”。由上图可知，温度从低到高（0.1->0.7->1.2），概率分布从陡峭趋于平滑，候选Token“RAG”从出现的概率0.8->0.6->0.3,虽然依

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