AI4AI系列项目实践教学案例–基于RAG的政策问答智能助手
作为AI4AI倡议初期启动的重要实践案例，该项目秉持“AI为人人”的理念，旨在探索一种普适而有效的AI课教模式。在带教老师的指导下，学员将通过问题导向的学习，全流程遍历项目框架，锻炼编程技能，增强信息检索与自学能力，了解并熟悉大模型的使用，在动手实践中探索全新领域。
基于PieCloudVector的 RAG实践
什么是RAG ？ 检索增强生成（RAG）主要作用是对大型语言模型（LLM）的输出进行优化，使其能够在生成响应结果之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在