据@DeepLearningAI称，其检索增强生成课程讲解了LLM如何生成令牌、幻觉产生的原因，以及如何通过检索式“接地”提升事实性，并使用 Together AI 的工具。据@DeepLearningAI称，课程明确探讨了部署中的关键权衡，包括提示长度、计算成本和上下文限制。据@DeepLearningAI称，这种对成本与上下文约束的聚焦，面向实际扩展LLM应用时需要权衡的核心变量。

根据@DeepLearningAI的介绍，RAG系统通过结合关键词搜索、语义搜索和元数据筛选，能够高效地找到最相关的文档。混合搜索方法显著提升了AI系统的信息检索能力，对于开发依赖高质量数据的加密货币量化交易和分析工具至关重要（来源：@DeepLearningAI）。

根据Vitalik Buterin的说法，一个奇怪的错误导致他的笔记本电脑在ollama服务器开启时，即使未使用，也会消耗高达25瓦的电量。这迫使他使用键盘快捷键来快速开关服务器，这让他感到不便。此外，他正在探索lmstudio，并指出其在处理大文档和使用检索增强生成（RAG）方面的丰富功能。