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学习RAG（检索增强生成）让我深刻体会到其在信息处理领域的创新性与实用性。它打破传统语言模型仅依赖预训练知识的局限，通过检索外部知识库，结合实时、准确信息进行内容生成，有效解决了大模型“幻觉”问题。实践中，我逐步掌握了向量数据库搭建、检索算法优化、生成结果重排序等核心环节，认识到数据清洗与检索策略设计对最终效果的关键影响。RAG不仅提升了信息输出的可靠性，还在企业知识库问答、个性化推荐等场景展现出强大潜力。这段学习经历让我明白，RAG通过检索与生成的结合，为智能交互开辟了新路径，也让我对智算应用有了更深入的思考。