RAG是一种提升LLM生成内容的质量的方式。原理比较简单，但是实际落地在工程化上，有多个步骤需要考量，也有许多细节需要敲定.本文介绍RAG系统工程化相关内容。

上图给大家汇总了一份清单，是目前我能想到一些优化点以及这么多年的踩坑总结。虽然大家对此并不陌生，但肯定有你平常想不到的，我尽可能的给大家整理出了一份较全的总结并给大家一一举例详解，希望做到温故而知新。

大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。相较于传统特定领域训练出来的语言模型，有更广泛的应用场景。