docs: 修正文档中"检索增强生产"为"检索增强生成"

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@@ -16,7 +16,7 @@ LLM 的突破性进展激发了 NLP 领域乃至整个人工智能领域的研
 
 本书包含 LLM 的理论基础、原理介绍和项目实战，全书包括 LLM 及 NLP 的核心思路剖析、公式解析与代码实战，旨在帮助开发者深入理解并掌握 LLM 的基本原理与应用。因此，本书适合大学生、研究人员、LLM 爱好者阅读。在阅读本书之前，你需要具备一定的编程经验，尤其是要对 Python 编程语言有一定的了解。同时，你最好具备深度学习的相关知识，并了解 NLP 领域的相关概念和术语，以便更轻松地阅读本书。
 
-本书分为两部分——基础知识与实战应用。第1章～第4章是基础知识部分，从浅入深介绍 LLM 的基本原理。其中，第1章简单介绍 NLP 的基本任务和发展，为非 NLP 领域研究者提供参考；第2章介绍 LLM 的基本架构——Transformer，包括原理介绍及代码实现，作为 LLM 最重要的理论基础；第3章整体介绍经典的 PLM，包括 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构，也同时介绍了当前一些主流 LLM 的架构和思想；第4章则正式进入 LLM 部分，详细介绍 LLM 的特点、能力和整体训练过程。第5章～第7章是实战应用部分，将逐步带领读者深入 LLM 的底层细节。其中，第5章将带领读者基于 PyTorch 层亲手搭建一个 LLM，并实现预训练、有监督微调的全流程；第6章将引入目前业界主流的 LLM 训练框架 Transformers，带领读者基于该框架快速、高效地实现 LLM 训练过程；第7章则将介绍 基于 LLM 的各种应用，补全读者对 LLM 体系的认知，包括 LLM 的评测、检索增强生产（Retrieval-Augmented Generation，RAG）、智能体（Agent）的思想和简单实现。你可以根据个人兴趣和需求，选择性地阅读相关章节。
+本书分为两部分——基础知识与实战应用。第1章～第4章是基础知识部分，从浅入深介绍 LLM 的基本原理。其中，第1章简单介绍 NLP 的基本任务和发展，为非 NLP 领域研究者提供参考；第2章介绍 LLM 的基本架构——Transformer，包括原理介绍及代码实现，作为 LLM 最重要的理论基础；第3章整体介绍经典的 PLM，包括 Encoder-Only、Encoder-Decoder 和 Decoder-Only 三种架构，也同时介绍了当前一些主流 LLM 的架构和思想；第4章则正式进入 LLM 部分，详细介绍 LLM 的特点、能力和整体训练过程。第5章～第7章是实战应用部分，将逐步带领读者深入 LLM 的底层细节。其中，第5章将带领读者基于 PyTorch 层亲手搭建一个 LLM，并实现预训练、有监督微调的全流程；第6章将引入目前业界主流的 LLM 训练框架 Transformers，带领读者基于该框架快速、高效地实现 LLM 训练过程；第7章则将介绍 基于 LLM 的各种应用，补全读者对 LLM 体系的认知，包括 LLM 的评测、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）、智能体（Agent）的思想和简单实现。你可以根据个人兴趣和需求，选择性地阅读相关章节。
 
 在阅读本书的过程中，建议你将理论和实际相结合。LLM 是一个快速发展、注重实践的领域，我们建议你多投入实战，复现本书提供的各种代码，同时积极参加 LLM 相关的项目与比赛，真正投入到 LLM 开发的浪潮中。我们鼓励你关注 Datawhale 及其他 LLM 相关开源社区，当遇到问题时，你可以随时在 Datawhale 社区提问。Datawhale 也会始终跟进 LLM 及其他人工智能技术的发展，欢迎你关注或加入到 Datawhale 社区的共建中。