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核心技术是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），流程为：检索：用户提问时，先将问题转为向量，在知识库中检索最相关的知识片段；增强：将检索到的知识与用户...
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典型流程分为5步：知识采集：从多源获取数据（文档、数据库、API、网页等），如企业内部的FAQ、产品手册、行业报告；知识清洗：去重、纠错、脱敏（如隐去用户隐私），确保数据质量；知识结构化：将非结构化文...
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大模型自身存在局限性：知识静态性：训练数据有截止时间（如GPT-4截止到2023年10月），无法获取最新信息；幻觉风险：对未训练过的知识可能生成虚假内容；领域深度不足：通用模型在专业领域（如医疗、法律...
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AI大模型知识库是结构化存储的领域知识集合（如事实、规则、案例、文档等），通过特定技术（如向量检索、图数据库）与大模型结合，弥补大模型“知识截止”和“幻觉”缺陷，让模型能实时访问权威、精准的外部知识。...
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当需要对大量相似条目（如多篇摘要、多条数据记录）执行相同操作时，可采用批量提示（Batch Prompting）策略。例如：“请对以下五篇论文摘要分别提取研究问题、方法与主要结论。”相比逐条提问，批量...
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在专业研究中，术语使用的准确性至关重要。可在提示中嵌入自定义术语表或定义说明，例如：“在本对话中，‘微调’指迁移学习中针对特定任务的参数调整，而非一般意义上的修改。”此举能统一模型对关键概念的理解，避...
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为减少模型“幻觉”（Hallucination）现象，可在对话中引入反问式提示，促使模型对自身输出进行反思验证。例如，在获得一段文献总结后追问：“你是否确认上述结论在原文中有直接依据？请指出具体章节。...
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为检验模型响应的可靠性，可设计多个语义相近但表述不同的提示语进行对比测试。例如，分别使用“分析该模型在图像识别中的优势”与“列举此算法在视觉任务中的性能亮点”，观察输出的一致性与覆盖度。该方法有助于识...