導讀 大型語言模型（LLMs）展示了非常強大能力，但在實際應用中仍舊有一些問題需要解決，比如幻覺現象、在垂類細分場景下的知識更新較慢，以及在回答中缺乏透明度（模型黑盒問題）等。檢索增強生成（RAG）是在使用LLM回答問題之前，從外部信息系統中檢索最新，最相關的信息，再借助LLM的生成能力，生成準確的結果。在多方論文和文獻中，RAG已被證明其有效性。 百度作為全球最大的中文搜索引擎，收錄了超過千億的
Merkle 樹，也被稱為 "hash tree"，是一種二叉樹的數據結構。這種樹的每個節點都是基於其子節點的一種特殊形式的 hash。具體來説，葉節點的 hash 是由存儲在那裏的數據塊（例如文件或文件的部分）生成的，而非葉節點的 hash 是由其子節點的 hash 生成的。如果 Merkle 樹只有一個節點（也就是根節點），那麼該節點的 hash 就是所有數據的 hash。 Merkle 樹的
