一、引言​

在科技飞速发展的当下，人工智能技术正深刻地改变着各个领域，教育领域也不例外。大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的兴起，为教育与智能学习带来了前所未有的机遇。LLM 凭借其强大的语言理解和生成能力，能够与用户进行自然流畅的对话，仿佛一位知识渊博的学者随时为学生答疑解惑。而 RAG 技术则像是一位高效的图书管理员，能够从海量的知识库中精准地检索出与问题相关的信息，为 LLM 提供有力的知识支撑，二者的结合的Free2AI为教育领域注入了新的活力，开启了智能教育的新篇章。​

二、LLM 与 RAG 技术简介​

2.1 LLM 技术原理与能力​

LLM 通过在大规模文本数据上进行无监督预训练，学习到语言的结构、语义和语法等知识。以 GPT-4 为例，它在训练过程中吸收了互联网上的海量文本，涵盖了新闻、论文、小说、博客等各种类型，从而具备了对各种主题进行理解和生成文本的卓越能力。在教育场景中，它能够理解学生提出的复杂问题，无论是历史事件的因果分析，还是数学物理中的难题推导，都能尝试给出解答。比如学生询问 “相对论对现代科技发展有哪些具体影响”，LLM 能够基于其学习到的知识，从卫星定位系统中的时间校准、核能利用等多个方面进行详细阐述。​

2.2 RAG 技术原理与优势​

RAG 技术核心在于将信息检索与生成式模型相结合。当用户提出问题时，RAG 首先利用检索算法，从外部的知识库（如文档库、数据库等）中筛选出与问题相关的文本片段。这些文本片段就像是拼图的碎片࿰