【日积月累】 RAG（检索增强生成）的原理在于结合信息检索和大型语言模型（LLM）提示，通过从特定数据源获取信息，为LLM提供上下文，以生成更准确的答案。其核心机制包括文本分割、向量化、索引创建及上下文提示生成。文本切分确保模型有效处理输入，向量化则通过选择合适的模型进行。索引存储和上下文丰富化技术提升了信息检索效率，使得模型在复杂查询下的应答能力大幅提升。

【日积月累】 随机规划在现代运筹学中用于解决不确定条件下的优化问题。其核心是将约束条件和目标函数中的参数视为随机变量，通过优化这些随机变量的期望值实现决策优化。经典案例如报童问题，通过数学模型描述需求不确定性下的订购优化。随机规划的求解方法包括基于场景的建模和机会约束规划，应用于生产计划等领域。Python结合Gurobi可有效求解随机规划模型，帮助企业在不确定条件下制定稳健的决策。