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引言：从“博闻强记”到“博学多才”

在人工智能的发展历程中，大语言模型（LLM）已经展现了惊人的“博闻强记”能力——它们能写诗、编码、解答常识问题，甚至模拟人类对话。然而，当面对专业领域知识或实时更新的信息时，这些模型往往会暴露其局限性：要么“一本正经地胡说八道”，要么无奈承认“我不知道”，此时RAG就要闪亮登场

一、RAG概述

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是当前AI领域最前沿的技术范式之一，它通过结合信息检索与生成模型的优势，有效解决传统大语言模型(LLM)的三大痛点：知识更新滞后、事实准确性不足和领域适应能力有限

1.1 流程概述

1、文档预处理 & 向量化存储

将生产数据加工为文档（Documents），通过嵌入模型（Embeddings Model）将文档内容转换为向量