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初步认识RAG 技术栈选择与架构设计 - Jimmy Song RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs

学习的是b站上西湖大学WindyLab的课程，以下是链接： 【【强化学习的数学原理】课程：从零开始到透彻理解（完结）】https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS?vd_source=a704063646d181fb265230f6b49cca81 笔记整理

Sparking words: In-context learning（情景学习ICL） 通过ICL技术，大模型可以直接利用提示中包含的少量标注实例进行学习。与需要昂贵参数更新且可能导致已知任务性能下降的微调方法不同，ICL在推理阶段直接利用提示中的标注实例生成文本，完全绕过了传统训练流程。这种方法

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