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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合 信息检索 和 文本生成 的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性和时效性。其核心思想是：先检索相关知识，再基于检索结果生成回答，从而弥补纯生成模型（如GPT）的固有缺陷。
一、RAG 的核心原理
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工作流程：
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检索（Retrieval）：从外部知识库（如数据库、文档）中查找与用户问题相关的信息。
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增强（Augmentation）：将检索到的内容作为上下文插入到LLM的输入中。
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生成（Generation）：LLM 结合检索到的知识和自身预训练知识生成最终回答。
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技术对比：
方法 优点 缺点 纯生成模型 无需额外数据，回答流畅 容易“幻觉”（编造事实），知识过时 RAG 回答更准确，可动态更新知识 依赖检索质量，响应速度略慢
二、RAG 的典型应用场景
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知识密集型问答
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例如：回答“2023年诺贝尔经济学奖得主是谁？”
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RAG作用：实时检索权威新闻或数据库，确保答案最新。
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客服系统
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例如：用户问“如何重置密码？”
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RAG作用：检索企业最新文档，生成标准化回复。
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学术/法律咨询
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例如：“《民法典》中关于租赁合同的规定有哪些？”
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RAG作用：从法律条文库中检索相关条款，生成解读。
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