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激活函数是神经网络中的关键组成部分，它们赋予了神经网络处理非线性问题的能力。通过引入非线性因素，激活函数使神经网络能够学习复杂的模式，并模拟现实世界中的非线性关系。这些函数在神经网络中起到了至关重要的作用，因为它们是网络能够捕捉和表达数据中复杂结构的核心。激活函数的起源可以追溯到早期的神经网络研究，随着深度学习的发展，其种类和应用也不断演进。

FastRAG是一种创新的检索增强生成（RAG）方法，专为处理半结构化数据设计。通过模式学习和脚本学习技术，FastRAG能够高效提取并结构化处理信息，避免将整个数据集直接暴露给大型语言模型（LLM）。这不仅提升了数据安全性，还增强了模型对数据的理解能力，使其能更精准地生成和检索信息。