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RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，中文翻译为检索增强生成。它是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术框架。当用户提出问题时，RAG系统首先从知识库中检索相关信息，然后将这些信息提供给大语言模型来生成更准确的答案。
RAG系统主要由三个核心部分组成。首先是检索器，负责从知识库中找到与用户问题相关的信息，常用向量相似度搜索方法。其次是知识库，存储大量文档和信息，通常以向量形式存储以便快速检索。最后是生成器，基于检索到的信息生成最终答案，通常使用大语言模型来实现。
RAG的工作原理可以分为六个步骤。首先用户输入问题，然后系统将问题转换为向量表示。接着在知识库中搜索相似的向量，检索出相关的文档片段。然后将原始问题和检索到的相关信息一起输入到大语言模型中，最后生成准确的答案返回给用户。
RAG技术具有四个主要优势。首先是实时性，可以获取最新信息而无需重新训练模型。其次是准确性，基于具体事实生成答案，显著减少模型幻觉问题。第三是可解释性，可以追溯信息来源并提供引用参考。最后是领域适应性强，特别适用于专业领域，且易于定制专门的知识库。
RAG技术在多个领域都有广泛应用。在医疗领域，用于医学文献检索和诊断辅助。在法律服务中，帮助进行法条查询和案例分析。在企业知识管理方面，构建内部文档检索和问答系统。在教育培训领域，提供智能答疑和学习辅助。在电商客服中，进行产品信息查询和推荐。RAG技术正在各个领域发挥重要作用，为人工智能应用带来新的可能性。
RAG系统主要由三个核心部分组成。首先是检索器，负责从知识库中找到与用户问题相关的信息，常用向量相似度搜索方法。其次是知识库，存储大量文档和信息，通常以向量形式存储以便快速检索。最后是生成器，基于检索到的信息生成最终答案，通常使用大语言模型来实现。
RAG的工作原理可以分为六个步骤。首先用户输入问题，然后系统将问题转换为向量表示。接着在知识库中搜索相似的向量，检索出相关的文档片段。然后将原始问题和检索到的相关信息一起输入到大语言模型中，最后生成准确的答案返回给用户。
RAG技术具有四个主要优势。首先是实时性，可以获取最新信息而无需重新训练模型。其次是准确性，基于具体事实生成答案，显著减少模型幻觉问题。第三是可解释性，可以追溯信息来源并提供引用参考。最后是领域适应性强，特别适用于专业领域，且易于定制专门的知识库。
RAG技术在多个领域都有广泛应用。在医疗领域，用于医学文献检索和诊断辅助。在法律服务中，帮助进行法条查询和案例分析。在企业知识管理方面，构建内部文档检索和问答系统。在教育培训领域，提供智能答疑和学习辅助。在电商客服中，进行产品信息查询和推荐。RAG技术正在各个领域发挥重要作用，为人工智能应用带来新的可能性。