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我确实不是专家，正在努力学习中。但是…… 在我看来，大型语言模型（LLM）是语言理解能力和事实知识的巧妙结合。如果我们要构建一个帮助人们理解报税单的聊天机器人，那么就需要一个“基础”的 LLM 来理解语言，然后通过检索增强生成（RAG）来添加特定领域的知识。因此，对于“星期四在星期三之后”这类问题，答案是“是”；对于“珠穆朗玛峰有多高”这类问题，答案是“否”；而关于所得税的问题则必须引用 RAG。我的理解正确吗？ 是否有现成的“精简”模型可以用于此目的？还是自己训练模型更好？