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RAG技术是检索增强生成的缩写。它解决了大模型的一个重要问题：大模型虽然很聪明，但训练数据有限，可能不知道最新信息，有时还会产生幻觉。RAG让大模型在回答问题前，先去外部知识库查找相关资料，然后基于这些资料生成更准确的答案。
RAG的工作流程包括三个关键步骤。首先是检索步骤，系统根据用户的问题，在知识库中搜索最相关的文档片段。然后是增强步骤，将找到的相关资料与原始问题结合起来，形成一个包含背景信息的增强提示。最后是生成步骤，大模型基于这个增强提示生成准确、有依据的答案。
我们可以用一个生动的比喻来理解RAG技术。想象一个聪明的学生要回答问题，但他不会直接凭记忆回答。旁边有个助手，当收到问题时，助手会立刻跑到图书馆，快速找到几本最相关的书，然后把这些资料递给学生。学生看了这些书的内容后，结合自己的知识，给出更准确、更详细的回答。这就是RAG的工作原理。
RAG技术相比传统大模型有显著优势。传统大模型可能产生幻觉、信息过时、无法追溯来源，而RAG技术基于真实资料回答，能获取实时更新的信息，并且可以追溯信息来源。RAG在企业知识问答、客服机器人、学术研究助手、文档检索等场景都有广泛应用，大大提高了AI系统的可靠性和实用性。
总结一下，RAG技术的核心思想就是让AI在回答问题前先查资料，通过检索、增强、生成三个步骤，让大模型的回答更加准确、实时、可靠和透明。RAG解决了传统大模型的幻觉问题，让AI系统能够基于真实可靠的信息源进行回答。随着技术的发展，RAG将成为AI系统的标准配置，让人工智能更加值得信赖。