RAG Foundry：开源RAG框架，数据、推理、测评一条龙

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1. 现有RAG的问题和局限性 1.1 大语言模型的问题和局限性 大型语言模型（LLMs）在人工智能舞台上掀起了一场革命，展现出了执行多样化任务的非凡才能。尽管如此，LLMs却受限于自身的固有缺陷。 模型有时会产生听起来合理但实则错误或荒谬的答复，在确保事实的准确性、获取模型训练后的最新信息以及处理大规模情境中的相关信息方面存在挑战。 1.2 RAG的问题和局限性 增强检索生成（RAG）通过检索机制整合外部信息，从而提升LLMs的性能：利用了模型知识库之外的庞大知识库，有效克服了知识限制，减少了错误信息的产生，增强了生成内容的相关性，提供了可解释性，并且在成本效益上可能更具优势。 对LLMs进行RAG微调能够达到行业领先的表现，甚至超越了更大、更专有的模型。 然而，RAG系统的实现本质上是复杂的，需要一系列精细的决策，这些 ………………………………