LLM+RAG逻辑梳理

随着人工智能技术的不断发展，结合大规模语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）的方法逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的研究热点。LLM是基于深度学习的模型，能够处理和生成自然语言文本。典型的LLM如GPT-3、BERT等，广泛应用于文本生成、翻译和情感分析等任务。RAG是一种结合信息检索与文本生成的方法。它通过检索相关信息来增强生成过程，提高输出的准确性和信息丰富度。模板将对LLM与RAG的逻辑进行梳理，帮助读者理解这两者如何协同工作。