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1 RAG概念

RAG（Retrieval Augmented Generation）顾名思义，通过检索外部数据，增强大模型的生成效果。

RAG即检索增强生成，为LLM提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG基本上是Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。

2 LLM的局限性

将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需

求，主要有以下几方面原因：