本文包括RAG基本介绍和入门实操示例 RAG 基本介绍 通用语言模型可以进行微调以实现一些常见任务，例如情感分析和命名实体识别。这些任务通常不需要额外的背景知识。 对于更复杂和知识密集型的任务，可以构建基于语言模型的系统来访问外部知识源来完成任务。这使得事实更加一致，提高了生成响应的可靠性，并有助于减轻“幻觉”问题。 Meta AI 研究人员推出了一种称为检索增强生成（RAG）的方法来解决此类

github： https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md 介绍文档：https://docs.dify.ai/getting-started/readme Dify 介绍 Dify 笔记 Dify 是什么？ 开源的大语言模型（LLM）应用开发平台融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps

Hi，这是我们第一次公开课。之所以有这个分享课程是因为大家太忙（懒），没有时间看fastai在线视频和笔记。而且视频和笔记都是英文的，大家也不想费脑子（懒）。所以本课程的目的就是把Jeremy老师的视频用中文再给大家讲一遍，另外把Hiromi小姐的笔记翻译加工一下分享给大家。 首先，下载并安装一些在本地可能用到的工具Anaconda（python3.7)，git。 接下来可以clone f