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Experiments with Large Language Models on Retrieval-Augmented Generation for Closed-Source Simulation Software
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了大型语言模型在闭源仿真软件中的应用，特别是通过检索增强生成方法解决知识密集型任务的信息缺失问题。实验表明，RAG系统能够有效访问闭源软件知识，但仍需解决信息不足的问题，并进行进一步研究。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在文本生成和编程语言代码编写中越来越有用。
- LLMs可以根据自然语言提示生成多体系统的仿真模型。
- 研究表明，检索增强生成（RAG）方法可以有效解决知识密集型任务中的信息缺失问题。
- RAG系统能够有效访问闭源仿真软件的知识。
- 尽管RAG系统有效，但仍需解决信息不足的问题，并进行进一步研究。
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