主要观点：Retrieval-augmented generation (RAG)能增强大语言模型(LLM)能力，通过整合外部知识源，改善生成输出的准确性和可靠性，适应特定情境。
关键信息：

• RAG 各术语含义：Retrieval 从外部源检索数据；Augmented 为 LLM 训练数据添加新信息；Generation 让 LLM 生成类似输入的响应。
• RAG 解决的问题：动态添加数据提升答案相关性和准确性，提供各种数据存储的搜索访问，让技术专家引导限制 AI。
• LLM 局限性：基于概率生成响应，存在不一致性，受上下文窗口和提示质量限制，易产生幻觉。
• 向量嵌入：将数学概念应用于单词和数据，创建数据的数值表示，便于比较和分析，如 word2vec 及在不同数据类型中的应用，不同 LLM 的向量嵌入可能不同。
• 相似性搜索：通过 k-Nearest Neighbors 等技术找到与查询最相似的数据记录，常用余弦相似度和欧几里得距离度量，不同向量存储优化方式不同。
  重要细节：
• 以飞机和火箭飞行路径为例说明向量在现实世界中的应用。
• 提到图书馆搜索书籍的例子解释向量在语义搜索中的作用。
• 指出理解这些概念有助于更好地使用 AI 技术。