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        <title>LLM - Tag - 编程心语</title>
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    <title>LangChain &#43; ChromaDB 实战：构建本地知识库 RAG 问答系统</title>
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    <pubDate>Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>Simon</author>
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    <description><![CDATA[前言 大语言模型（LLM）虽然强大，但存在两个核心痛点：知识截断和幻觉问题。模型的训练数据有截止日期，且无法准确回答其训练数据之外的问题。RA]]></description>
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    <title>用Python&#43;LangChain从零搭建RAG系统：让大模型读懂你的私有文档</title>
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    <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>Simon</author>
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    <description><![CDATA[为什么需要RAG？ 大语言模型（LLM）虽然强大，但它有一个致命短板——知识截止日期。ChatGPT不知道你公司上周发布的内部文档，Claud]]></description>
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    <title>使用LangChain与ChromaDB构建本地知识库RAG问答系统</title>
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    <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 &#43;0000</pubDate>
    <author>Simon</author>
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    <description><![CDATA[前言 在大模型应用开发中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是最核心的技术范式之一。它通过将外]]></description>
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