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从图片中的内容来看，用户提到的“RAG”实际上是“Retrieval-Augmented Generation”的缩写，中文称为“检索增强生成”。这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，用于增强自然语言处理任务的效果。

RAG 的基本概念：

1. 检索（Retrieval）：系统会从大规模的知识库或文档中检索与输入问题或上下文相关的信息。
2. 生成（Generation）：基于检索到的信息，生成模型（如DeepSeek）会生成更准确、更相关的回答或文本。

RAG 的应用场景：

• 问答系统：通过检索相关知识库，生成更准确的答案。
• 文档摘要：基于检索到的关键信息，生成简洁的摘要。
• 对话系统：结合检索到的上下文，生成更自然的对话回复。

图片中的技术栈：

• PaddleNLP：这是一个基于PaddlePaddle的自然语言处理工具包，提供了多种预训练模型和工具，方便用户进行NLP任务。
• DeepSeek：这是一个检索增强生成模型，用于结合检索和生成技术，提升任务效果。

总结：

“RAG”是指“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的技术，用于提升自然语言处理任务的效果。图片中的内容则是指导用户如何通过PaddleNLP和DeepSeek来搭建这样的系统。