大模型RAG技术
检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大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 LLM 本就强大的功能基础上，RAG将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进LLM输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。
GaussMaster构建了openGauss知识库，使用RAG技术从知识库中获取与查询相关的知识片段构建上下文，给大模型提供额外的相关背景知识，进而改进大模型生成回答的质量、减少幻觉、提升用户使用体验。其中RAG技术涉及到查询、检索、模型等优化内容，以下分别介绍各个模块的具体实现设计。
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