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在大型语言模型（LLM）日益渗透我们工作与生活的当下，其强大的数据处理能力也带来了前所未有的隐私挑战。训练数据中潜在的个人可识别信息以及用户交互时产生的敏感内容，都可能被模型“记忆”并无意泄漏。

本文对比了 RAG 中稀疏检索（如 TF-IDF/BM25，基于关键词）与稠密检索（向量嵌入，基于语义）的核心区别、优劣势。

本文考察了由大型语言模型（LLMs）驱动的自然语言到SQL（NL2SQL）技术的进展 ，分析了大型语言模型运维（LLMOps）在应对部署挑战（如模式复杂性、语义准确性和评估）方面的关键作用

RAG 系统想搜得又准又安全、回答得又好，很大程度上得靠用好“元数据”这种描述信息，并且还得把它管起来。