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大模型的Prompt工程和RAG - 知乎
传统 LLM 像是一个“闭卷考试的学生”，仅依赖记忆（预训练数据）回答问题；RAG 则像是一个“开卷考试的学生”，可以查阅资料后再作答，准确性更高。
Prompt和RAG工程 | Tetuka的个人笔记
RAG 是一种将信息检索（Information Retrieval）系统与大语言模型（LLM）相结合的技术架构。它首先从外部知识源（如公司文档、数据库、网页等）检索出与问题相关的信息，然后将这些信息作为上下文（Context）与用户问题一起组成 Prompt，发送给 LLM 来生成答案。
LLM应用开发LLM Course：从Prompt工程到RAG系统构建
本教程将通过工业级实战案例，系统讲解Prompt工程的核心方法论与RAG系统的构建全流程，帮你突破应用落地瓶颈，显著提升LLM系统的可靠性与实用性。
大模型应用开发实战：从Prompt工程到企业级RAG系统
《大模型应用开发实战》详解从Prompt工程到企业级RAG系统的完整开发流程，涵盖结构化提示设计、动态优化技术、Function Calling实践、混合检索策略等核心内容。提供工业级代码示例和性能优化方案，助力企业实现AI应用从POC到规模化部署。包含最新行业数据：RAG架构采用率增长320%，Agent工作流减少5
【RAG实战】Prompting vs. RAG vs. Finetuning: 如何选择 . . .
本文探讨了构建基于大型语言模型（LLM）应用时的优化方法，包括提示工程、微调、RAG及混合方法。决策时需考虑外部知识需求和适应性需求，以选择最适合的方法提升模型实用性。
超实用解析：大模型中的RAG、Prompt和微调的区别及应用场景
在深入探讨了Retrieval-Augmented Generation（RAG）、Prompt Engineering和Fine-tuning（微调）这三种生成技术的特点和应用之后，我们现在来比较它们之间的区别与联系，并提供实践选择的建议。
一文彻底搞懂大模型 - Prompt Engineering、Function Calling . . .
Prompt Engineering，即提示工程，是指设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt）的过程。这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。
RAG策略下的Prompt提示工程深度探索
在人工智能领域，Prompt提示工程作为提升大型语言模型（LLM）性能的关键技术，正受到越来越多的关注。特别是在检索增强生成（RAG）策略下，Prompt的应用更是展现出了强大的潜力和价值。