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大模型RAG是一种革命性的技术，它将大型语言模型的强大生成能力与外部知识检索相结合。传统的大型语言模型虽然拥有海量知识，但其知识来源于训练数据，存在知识截止日期的限制。RAG技术通过引入外部检索，让模型能够访问最新的、特定领域的信息，从而生成更准确、更可靠的回答。
RAG的工作流程包含三个关键步骤。首先是检索阶段，当用户提出问题时，系统会根据问题的语义从外部知识库中搜索最相关的信息片段。然后是增强阶段，系统将检索到的相关信息与用户的原始问题结合，形成一个包含背景知识的增强提示。最后是生成阶段，大型语言模型利用这个增强后的提示，结合自身的语言理解和推理能力，生成准确且有依据的回答。
传统的大型语言模型虽然功能强大，但存在明显的局限性。首先是知识截止日期的问题，模型只能基于训练时的数据回答问题，无法获取最新信息。其次，模型容易产生幻觉，即生成看似合理但实际不准确的信息。此外，对于特定领域或私有数据，传统模型往往力不从心。最后，模型无法提供信息来源，使得回答缺乏可验证性。这些问题促使了RAG技术的发展。