<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Qwen2 on 知识铺的博客</title>
    <link>https://index.zshipu.com/geek001/tags/Qwen2/</link>
    <description>Recent content in Qwen2 on 知识铺的博客</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Wed, 04 Sep 2024 07:22:01 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://index.zshipu.com/geek001/tags/Qwen2/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Qwen2进行RAG代码实践教程</title>
      <link>https://index.zshipu.com/geek001/post/20240828/Qwen2%E8%BF%9B%E8%A1%8CRAG%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%95%99%E7%A8%8B--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/</link>
      <pubDate>Wed, 04 Sep 2024 07:22:01 +0000</pubDate>
      <guid>https://index.zshipu.com/geek001/post/20240828/Qwen2%E8%BF%9B%E8%A1%8CRAG%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%95%99%E7%A8%8B--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/</guid>
      <description>RAG模型测试 简介RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，旨在通过外部知识库增强大型语言模型的能力。它通过检索相关信息来补充模型内部知识，提高输出的准确性和相关性。 特点 可解释性：RAG模型的工作流程清晰，易于理解和解释。 低</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
