Query理解在RAG系统中扮演着至关重要的角色，主要体现在以下几个方面：提高检索准确性、处理自然语言的复杂性、适应用户表达的变化、处理复杂查询、提升用户体验 本篇文章将详细介绍以下几个问题： 1、  为什么要进行query理解； 2、  query 理解有哪些技术（从 RAG 角度）；

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）在进行信息检索的时候需要将检索出来的有价值的文本段送给模型，模型才能生成可靠有用的内容。分块（chunking）是将整篇文本分成小段的过程。当我们使用LLM embedding内容时，分块可以帮助优化从向量数据库被召回的内容的准确性，因此文本段的质量也是RAG中比较重要的一环。

DeepSpeed调研使用介绍

Midjourney是一个基于人工智能的图像生成服务,它可以根据文本描述自动生成各类图片和视觉艺术作品。Midjourney使用OpenAI开发的CLIP模型,实现了文本到图像的生成。它代表了图像生成领域的新方向,为视觉设计和艺术创作带来全新的工作体验,值得设计师和艺术家深入研究与运用。