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一、为什么需要RAG？大模型的“知识困境”与破局之道

大模型虽然“博学”，但它的知识库存在两个致命短板：

1. 缺乏私有知识：比如企业内部的产品手册、客户数据、行业报告等；
2. 知识更新滞后：大模型的训练数据往往停留在某个时间点，无法实时获取最新信息（比如今天的股票行情或政策变动）。

这时候，RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）技术就成了“外挂大脑”。简单来说，RAG的工作流程分三步：

• 检索：从企业私有知识库中快速找到与用户问题相关的文档片段；
• 增强：将这些片段作为上下文输入给大模型；
• 生成：大模型结合上下文，输出更准确、更专业的回答。

举个真实案例：
某金融公司用百炼搭建了