随着自然语言处理技术的不断进步，检索增强生成（RAG）模型已经成为了推动问答系统、聊天机器人和内容生成等应用前进的重要技术之一。RAG模型通过结合强大的生成能力和大规模信息检索能力，能够产生更加准确、丰富和相关的文本输出。本次分享将介绍RAG技术的基本原理、实践应用案例，以及如何在您自己的项目中实现和优化RAG模型

对大模型、RAG感兴趣的人群

分享大纲：

• 引言：RAG技术的简介及其在自然语言处理中的重要性。
• RAG基本原理：RAG模型的工作机制。检索与生成的结合方式。
• 实践案例分享：如何构建和训练一个RAG模型。实际项目中的应用示例，包括问答系统、内容生成等。
• 技术挑战与解决方案：在实施RAG模型时常见的技术挑战。解决这些挑战的策略和技术。
• 未来展望：RAG技术的发展趋势和未来应用领域。
• Q&A环节：与听众互动，回答问题。