在人工智能的浩瀚星空中，大模型RAG（RAG:Retrieval-AugmentedGeneration）犹如一颗璀璨的明星，以其独特的魅力引领着智能技术的革新。RAG大​模型的出现，为我们提供了

RAG数据库问答摘要RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注👏，持续学习，持续干货输出。公众号内文章一览有任何问题，欢迎+vx：jasper_8017，期待与志同道合的朋友一起讨论，共同进步

“三大顶会公众号一大早就发了Grok，今天就不蹭热点了。https:divbeehiivcompadvanced-rag-series-generation-evaluation生成虽然召

https:blogcomposiodevimproving-function-calling-accuracy-for-agentic-integrations背景参照clickup文档

https:arxivorgpdf240308763pdf大模型通常在很多很多的数据上进行预训练，但是一旦有新数据之后，可能需要开始训练。文章研究了继续预训练（Continually