花好月圆夜，佳人曲终时。中秋节假日即将结束，我们继续思考展岛技术方案的最后一部分“案例与展望”的道与术。
上一回我们谈到了核心方案的道与术，顺承此道，接下来就是“案例与展望”部分的道。这部分的道，要呼应开篇点题。方案是纸上谈兵，只有经过案例检验修正，方案才具有了实践意义。因此，这个道在于如何把前面四部分归纳浓缩在一个案例中，体现企业如何理解政策后，洞悉行业的业务特点，整合资源促进了行业发展。在当前基础上，企业画下行业下一步前进的前景。
这个道，看似非常复杂，实际上这是过往企业成功经验的浓缩，让受众管中窥豹，从理论到实践全面认识了解企业，增强技术方案的说服力。
既然道有了，就要有术来承载此道。什么样的术是比较合适的？首先，从宏观再到微观来选取案例。案例通常代表企业的成就，案例越宏大，成就越显著，技术方案越能打动受众。因此，先选取大案例。如果没有大案例，那么就选取小案例。企业在行业中如果还没有案例，那么术怎么体现？从合同到招标，再到公众活动。举个例子。
比如RAG，即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG 基本上是 Search LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。面向RAG的开发框架，对于基于 LLM 的流水线和应用程序，有两个最著名的开源工具—— LangChain 和 LlamaIndex
基于这个技术，如果你没有案例，有具体的代码例子也是可列举。
