📄️ [01] RAG：检索增强生成
检索增强生成（RAG）是一种方法，允许大型语言模型（LLMs）利用知识库中的大量知识来源，并查询其知识存储库以找到相关段落/内容，并生成一个经过精心完善的响应。
📄️ [02] 多跳问题回答
对于复杂的问答任务，单个搜索查询通常是不够的。例如，在 HotPotQA 中的一个例子涉及到一个关于“Right Back At It Again”作者出生城市的问题。搜索查询通常可以正确识别作者为 "Jeremy McKinnon"，但缺乏在确定他的出生日期时组成预期答案的能力。
📄️ 社区示例
DSPy团队认为复杂性必须得到证明。我们认真对待这一点：我们从不发布复杂的教程（上文）或示例（下文），除非我们能够凭经验证明这种复杂性通常会带来改进的质量或成本。 其他框架或文档很少强制执行这种规则，但在DSPy示例中，您可以信赖这 一点。
📄️ 附加资源
教程