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RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成） 的缩写，是一种结合 信息检索（Retrieval） 和 生成式 AI（如大语言模型） 的技术架构。它是目前最主流也最实用的 “大模型 + 企业知识”结合方式。
📚 RAG 是什么？一句话定义：
RAG 是让大模型“带上资料”再回答问题的一种方法。
传统大模型是“闭卷考试”（只靠预训练记忆），而 RAG 是“开卷考试”：
→ 在生成回答前先去知识库里查找资料（检索） → 然后参考这些资料来生成答案（生成）。
⚙️ RAG 的核心流程（图示理解）
┌───────────────┐│ 用户提问： ││ “某类数据能否共享？” │└───────────────┘↓┌─────────────────────────┐│ 检索阶段（Retrieval） ││ 从知识库/文档中找出相关段落 │└─────────────────────────┘↓┌────────────────────────────┐│ 生成阶段（Generation） ││ 把资料+问题一起送进大模型 ││ → 生成有出处、有逻辑的答案 │└────────────────────────────┘
🧠 RAG 解决了什么问题？
| 问题 | 传统大模型 | RAG |
|---|---|---|
| 企业/行业知识 | 不了解 | 可以接入 |
| 内容时效性 | 有滞后 | 动态更新 |
| 回答可追溯 | 无法溯源 | 可展示出处 |
| 合规/安全性 | 不可控 | 可控知识范围 |
🔍 举个例子：企业数据平台中的应用
用户问题：
“某类数据可以跨省共享吗？”
如果用传统大模型：
模型可能凭记忆回答，不一定符合本地法规。
如果用 RAG：
-
先从数据安全政策库、流通管理办法中找相关文件段落；
-
再把这些内容加到 prompt 里，一起喂给模型生成；
-
模型回答：“依据《××地区数据流通管理规范》第三条，该类数据需经过脱敏后方可跨省共享。”
🧩 技术组件简要：
| 模块 | 工具推荐 |
|---|---|
| 文本向量化 | OpenAI Embedding、BGE、Sentence-BERT |
| 文档管理 | 本地文档、数据库、Notion、WIKI 等 |
| 向量数据库 | FAISS、Qdrant、Pinecone |
| 检索框架 | LangChain、LlamaIndex、Haystack |
| 大语言模型 | GPT-4、Claude、Mistral、Gemini 等 |
✅ RAG 在数据要素平台中的价值
| 场景 | 应用 |
|---|---|
| 数据共享平台 | 政策/数据/标准的智能问答 |
| 安全管理平台 | 合规判断、脱敏规则推荐 |
| 数据市场 | 数据说明书自动解读 |
| 数据目录 | 自然语言搜索 + 结果溯源 |
🎯 总结一句话：
RAG 是让大模型看懂你企业内的资料，并用它来帮你回答问题、做决策。