智慧输电系统故障诊断

一个完整 RAG 管道如下： RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科、本地文档等）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。

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一个完整 RAG 管道如下： RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科、本地文档等）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。

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TODO ( ) , // 调用本文API，该参数值为固定值，无需修改；对应HTTP调用文档-请求说明-请求地址的后缀 /v2/batchinference , // 调用本文API，该参数值为固定值，无需修改；对应HTTP调用文档-请求说明-请求参数-Query参数的Action DescribeBatchInferenceTasks , // 对应HTTP调用文档-请求说明-请求参数-Body

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