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传统的AI系统存在知识固化、可能产生幻觉等局限性。RAG，即检索增强生成系统，通过结合检索和生成两个核心功能，能够从知识库中检索相关信息，然后基于这些信息生成准确的答案，有效解决了传统AI系统的不足。
RAG系统由三个核心组件构成。首先是知识库，用于存储大量的文档和信息。其次是检索器，负责根据用户查询找到相关信息。最后是生成器，基于检索到的信息生成最终回答。这三个组件协同工作，形成完整的检索增强生成流程。
RAG系统的工作流程包含六个关键步骤。首先用户提出问题，然后系统对查询进行理解和向量化处理。接着在知识库中检索相关文档，对检索结果进行排序和筛选。然后将筛选出的信息与原始问题结合，最后生成准确的答案。整个流程确保了答案的相关性和准确性。
RAG系统相比传统生成模型具有显著优势。在实时性方面，RAG可以获取最新信息而不需要重新训练。在准确性上，基于具体文档生成的答案更加可靠。在可解释性方面，用户可以追溯信息来源。在成本效益上，RAG避免了重新训练大模型的巨大开销。
RAG系统在多个领域都有广泛应用。在智能客服中快速准确回答问题，在企业知识管理中高效检索文档，在学术研究中辅助文献分析，在法律领域精确查找法条，在医疗领域提供专业建议。RAG作为连接大语言模型与专业知识库的桥梁，为AI应用提供了更准确可靠的解决方案。