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- @xuezhangdaima
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快速部署：使用FastAPI构建大型语言模型——LLAMA2实战
【代码】快速部署：使用FastAPI构建大型语言模型——LLAMA2实战。
检索增强生成（RAG）生成实战（langchain+chatglm）
检索增强生成（RAG）是一个概念，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。这样，LLM 在生成更精确、更贴合上下文的答案的同时，也能有效减少产生误导性信息的可能。问题当下领先的大语言模型 (LLMs) 是基于大量数据训练的，目的是让它们掌握广泛的普遍知识，这些知识被储存在它们神经网络的权重（也就是参数记忆）里。但是，如果我们要求 LLM 生成的回答涉及到它训练数据之外的知识—
检索增强生成（RAG）生成实战（langchain+chatglm）
检索增强生成（RAG）是一个概念，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。这样，LLM 在生成更精确、更贴合上下文的答案的同时，也能有效减少产生误导性信息的可能。问题当下领先的大语言模型 (LLMs) 是基于大量数据训练的，目的是让它们掌握广泛的普遍知识，这些知识被储存在它们神经网络的权重（也就是参数记忆）里。但是，如果我们要求 LLM 生成的回答涉及到它训练数据之外的知识—
到底了