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不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。

一文读懂 RAG:从概念到落地,解锁 AI 知识问答新方式

在 AI 问答领域,“为什么模型答非所问?”“如何让 AI 精准引用我的行业资料?” 是很多人面临的难题。而检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称 RAG) 正是解决这些问题的关键技术。今天我们就从 “是什么”“为什么”“怎么做” 三个维度,用通俗的语言拆解 RAG,再聊聊市面上主流的实现技术。

一、RAG 是什么?—— 给 AI 装 “知识检索库” 的技术

简单来说,RAG 是一种 “先找资料、再写答案” 的 AI 技术。它的核心逻辑类似我们写报告时的流程:先从数据库、文档库中搜相关资料,再结合资料整理出最终内容,而不是凭记忆 “凭空创作”。

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