利用RAG增强实现对ATT&CK的LLM智能问答

引言在网络安全的世界里，我们习惯于处理复杂的数据和不断变化的威胁。但是，当这些经验与人工智能的强大能力相结合时，我们能够开辟出全新的解决方案和应对策略。特别是，大型语言模型（LLM）的出现，如OpenAI的GPT系列，已经彻底改变了我们处理语言和文本的方式。这些模型通过在海量数据上的训练，不仅能够理解和生成人类语言，而且为各种应用提供了前所未有的可能性。然而，LLM在处理特定、复杂的查询时仍面临挑战，尤其是当所需信息超出其训练数据范围时。这就是检索增强生成（RAG）技术的意义所在。在这篇文章中，我将带领大家深入探索RAG的基本概念、技术背景，以及如何利用Langchain来实现对MITRE ATT&CK攻击知识库的高效问答。无论您是网络安全和AI领域的新人还是专家，我相信本文的探索都会为您带来新的启发和理解。01 RAG的 ………………………………