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RAG技术，全称是检索增强生成，是大模型中的一项重要技术。你可以把它想象成给一个非常聪明但记忆有限的学生配了一个巨大的图书馆。当用户问问题时，系统会先去外部知识库检索相关资料，然后让大模型结合这些资料来生成更准确的答案。
RAG的工作流程很简单，分为四个步骤。首先，用户提出一个问题。然后，系统根据这个问题去外部知识库中检索相关的资料。接着，系统将检索到的资料连同用户的问题一起提供给大模型。最后，大模型结合这些参考资料和自身的知识，生成一个准确可靠的答案。
RAG技术有三大显著优势。首先是答案更准确，因为大模型可以参考外部资料，大大减少了"胡说八道"的情况。其次是知识更新快，不需要重新训练整个大模型，只需要更新外部知识库就能获得最新信息。最后是能够处理专业问题，通过访问特定领域的知识库，RAG可以回答非常专业和具体的问题。
RAG技术在实际中有很多应用场景。在企业知识管理中，员工可以快速查询内部文档和政策。在客户服务系统中，客服可以准确回答产品相关问题。在学术研究中，研究人员可以快速检索相关论文和资料。在法律咨询中，律师可以查询相关法条和案例。这些应用都体现了RAG技术的实用价值。
总结一下，RAG技术就是检索增强生成的缩写，核心思想是让大模型在回答问题前先去"翻书"查资料。它的关键优势包括提供更准确的答案、快速更新知识，以及处理专业问题的能力。RAG技术让人工智能变得更智能、更可靠，是当前大模型发展的重要方向。通过结合外部知识和模型能力，RAG为我们提供了更好的AI助手。