P.S.在之前的文章和中，我们已经频繁的接触到W1和W2，在神经网络的训练代码里，W1 和 W2 这两个矩阵就像模型的 “左膀右臂”—— 少了谁都不行。很多人觉得它们只是一堆数字，其实里面藏着模型对语言的 “理解”。今天咱们就用最接地气的方式，把这两个矩阵讲明白：它们到底是啥、各自干啥用、怎么配合工作，以及训练时是怎么一点点变好的。

比如把中文 “他喜欢吃苹果” 翻译成英文，AI 会通过注意力机制知道 “他” 对应 “he”，“喜欢” 对应 “likes”，“苹果” 对应 “apples”，不会翻译错。而有了注意力机制，AI 在翻译 “它” 的时候，会自动 “回头看” 前面的 “小狗”，给 “小狗” 分配高权重，明确 “它” 的指代；没有注意力机制的 AI，可能会把这句话拆成一个个短词，逐个翻译，但很难处理词与词之间的远距离关

RAG（检索增强生成）技术通过"检索+生成"的方式，解决了传统AI"胡编乱造"和"知识局限"两大痛点。其工作流程分为三步：首先将资料转化为向量存储，然后基于问题检索最相关资料，最后生成准确回答。这一技术通过让AI"带小抄"的方式，显著提升了回答的准确性和时效性，已广泛应用于企业知识库、智能客服等场景。但使用时需注意资料质量、更新频率和检索效率等问题。RAG与向量化技术相辅相成，为AI应用开辟了新路