RAG技术解析：AI如何“边查边答”，还要守住数据安全底线？
一、什么是检索增强生成（RAG）？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种结合了信息检索与自然语言生成的人工智能技术。它的核心思想是：在生成回答之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到生成模型中，从而生成更准确、更具上下文感知的回答。
传统的语言模型（如 GPT）依赖于训练数据进行回答，无法访问实时信息。而 RAG 模型则通过集成检索机制，能够在生成过程中动态获取最新数据。例如：
当用户询问“2025年中国的网络安全新规有哪些？”时，RAG模型会先检索相关法规文件或新闻报道，然后结合这些内容生成回答，而不是仅依赖模型记忆。
二、RAG 的工作流程
RAG 的典型流程包括以下几个步骤：
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用户输入查询（如一个问题或请求）。
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检索模块启动，从外部数据库、文档库或知识图谱中查找与查询相关的内容。
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生成模块接收检索结果，将其与原始查询一起输入到语言模型中。
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模型生成回答，融合检索内容与语言理解，输出更具事实性和上下文的响应。
这种方式使得模型不仅“会说”，更“有依据”。
三、RAG 的优势
1. 实时数据检索
RAG 可以在生成过程中访问最新信息，适用于快速变化的领域，如金融、法律、技术等。
在金融行业中，用户询问“今天美联储是否加息？”时，RAG 能检索当天的新闻或公告，生成实时回答。<