chgpt瞎编文献？ 文献编纂？

一文讲透:大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图...

RAG，即 Retrieval-Augmented Generation，是一种增强大模型能力的方法。它通过引入知识库，让大模型在生成回答之前先进行查询，从而解决大模型记不住东西、容易瞎编回答的问题。RAG 的工作流程是：AI 先从知识库里查找相关信息，然后将这些信息送入大模型进行处理，最终生成更加准确和可靠的

一文彻底讲透大模型 RAG 原理RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成式语言模型的技术，旨在提升大型语言模型（LLMs）在实际应用中的准确性和可靠性。以下是对RAG原理的全面解析，包括其定义、技术范式发展、检索增强方法、与微调技术的对比、评估方法以及未来发展趋势。

Agent的定义：Agent，即智能体，可概括为能感知环境、自主决策并执行任务的智能实体。Agent的本质：从“工具”到“智能执行者”Agent实现了从传统软件到智能执行者的三大突破：闭环自主性：具备“感知-决策-执行”的完整链路，无需人工干预即可完成复杂任务。

工具使用：根据决策结果执行具体的动作或指令，与外部工具（如 API、数据库、硬件设备）进行交互，扩展智能体的能力，执行任务，相当于 Agent 的“手脚”。例如，一个数据分析 AI Agent 使用外部 API 获取实时股市数据，或调用机器学习模型进行预测分析。

Ni：洞察知识点间的深层联系，形成宏观“心智模型”（如用思维导图连接历史事件的经济、文化诱因）。Te：将模型转化为结构化框架（如分类、流程图），确保新知识可归类或重构现有体系。效果：头脑如动态数据库，新知识需通过框架检验，无效信息被自动过滤。

极大似然估计（MLE）通过最大化数据出现的概率来估计参数，其数学形式为：θ？ = argmaxθ L（θ|X）其中L（θ|X）为似然函数。例如，在正态分布建模中，MLE得到的均值估计即为样本均值，方差估计为无偏估计量（n/（n-1）倍样本方差）。