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放一段RAG解释： RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。 上图来自：https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf 在早些 【 悟乙己：想自己利用OpenAI做一个文档问答的话...... ?】笔者看到了非常多文档问答的技术实践，技术路线大同小异，不过笔者在实践过程中恍然， 垃圾进，垃圾出 的定律在文档问答同样存在，所以，手上的文档该如何整理会让召回提升呢？ 在【 队长：对于大模型RAG技术的一些思考 】也有一些吐槽：即使基于单篇文档回答，它们（ChatDoc，WPS AI）在我们垂直领域的文档的幻想问题还是很严重。但是输出的答案不认真看的话，确实挺惊艳。例如问个操作步骤问题，
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