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检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)是一种结合信息检索与大型语言模型(LLM)的技术架构。从知识库中检索相关文档:通过向量数据库(如 pgvector)存储文档的嵌入向量,能够快速检索与用户问题相关的文档。将检索结果作为上下文提供给 LLM:将检索到的文档内容作为提示词的一部分,提供给 LLM 以生成更准确的回答。生成基于上下文的精准回答:结合检索到
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