待验证50% 置信事实精确时间
大模型二次开发的核心技术路径有两条：RAG通过向量数据库（如Faiss、Milvus、Chroma）注入私域知识无需修改权重，Fine-tuning用行业数据微调，常用LoRA、QLoRA等参数高效微调技术
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/5
首次发现
来源
AI时代程序员转型指南：应用开发是普通人的真实机会
bilibili马士兵IT课堂2026/6/15
相关事实
待验证可基于向量数据库如Milvus、Weaviate、Qdrant构建RAG（检索增强生成）系统为大模型补充私有领域知识85% 相似待验证检索增强生成（RAG）技术通过将向量数据库（如Pinecone、Chroma）与大模型结合，使Agent能够实时检索PubMed、arXiv等学术数据库的最新文献73% 相似待验证RAG通过检索+生成两阶段架构，先将问题转化为向量表示在向量数据库（如Faiss、Milvus、Chroma）中进行语义检索，弥补大模型知识固化和无法感知私有信息的缺陷73% 相似待验证构建RAG系统需要向量数据库（如Pinecone、Chroma）、Embedding模型和LLM三个核心组件协同工作73% 相似
引用此条事实
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