视频字幕
RAG 是检索增强生成的缩写，它是一种创新的人工智能技术。RAG 将大型语言模型的强大生成能力与外部知识库的信息检索功能相结合。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、更可靠的答案。
传统的大语言模型存在几个重要局限性。首先是知识截止时间的限制，模型只能了解训练时的信息，无法获取最新数据。其次，模型缺乏特定领域的专业知识，在专业问题上可能表现不佳。第三，模型容易产生幻觉，即生成看似合理但实际错误的信息。最后，模型无法访问实时信息。RAG技术通过引入外部知识库的检索机制，有效解决了这些问题，使AI系统能够提供更准确、更及时的回答。
RAG的工作原理可以分为三个核心步骤。首先是检索阶段，当用户提出问题时，系统会在知识库中搜索与问题最相关的文档或信息片段。接下来是增强阶段，系统将检索到的相关信息与用户的原始问题组合在一起，形成一个包含背景知识的增强提示。最后是生成阶段，大语言模型基于这个增强的提示生成准确、有依据的答案。这个过程确保了回答既具有模型的语言能力，又有外部知识的支撑。
RAG技术相比传统AI系统具有显著优势。首先，RAG大幅提高了回答的准确性，因为它基于真实的数据源而非仅依赖训练数据。其次，RAG有效减少了模型幻觉问题，每个回答都有事实依据支撑。第三，RAG支持实时信息更新，可以动态获取最新知识。第四，通过接入专业知识库，RAG在特定领域表现更加专业。最后，RAG具有很强的可解释性，用户可以追溯信息来源，增强了系统的可信度。
RAG技术在各个领域都有广泛的应用场景。在客户服务领域，RAG可以构建智能客服系统，基于企业知识库为用户提供准确回答。在法律行业，RAG助手能够检索相关法律条文和历史案例，为律师和当事人提供专业建议。医疗领域中，RAG可以辅助医生查询最新的医学文献和诊疗指南。教育行业利用RAG构建问答系统，结合教材和学术资源为学生答疑。企业内部也广泛使用RAG助手，帮助员工快速获取公司文档和政策信息。RAG技术正在深刻改变各行各业的信息处理和知识获取方式。