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RAG是检索增强生成技术的简称，它将传统的生成式AI与外部知识检索相结合。RAG系统包含三个核心组件：检索器负责从知识库中查找相关信息，知识库存储大量外部知识，生成器则基于检索到的信息产出最终结果。这种架构能够显著提升AI生成内容的准确性和时效性。
传统互联网广告系统面临诸多挑战。首先是个性化推荐准确性不足，难以精准理解用户真实意图。其次是广告内容与用户需求匹配度低，导致用户体验差。同时，系统需要在毫秒级时间内完成复杂的广告投放决策，实时性要求极高。这些问题直接影响广告转化率和投资回报率，亟需新技术来解决。
RAG在广告系统中的架构设计包含多个关键组件。知识源包括用户行为数据库、商品信息库和广告素材库，为系统提供丰富的背景信息。当用户请求到达时，检索模块从多个数据源中提取相关信息，然后生成模块基于这些信息产出个性化的广告内容。整个流程实现了从用户请求到广告展示的智能化处理。
RAG技术显著提升了用户画像的精准度。传统用户画像往往数据维度单一、更新不及时。而RAG系统能够整合多源信息，实现实时动态更新。例如，当用户浏览运动鞋时，RAG会检索用户历史行为、当前季节信息和品牌偏好等多维度数据，生成综合用户画像，最终推荐春季跑步鞋新品等个性化内容。
RAG在广告内容生成方面展现出强大能力。系统首先检索产品特性、用户偏好和市场趋势等多维信息。以年轻妈妈为目标用户为例，RAG会检索母婴产品信息、育儿知识和用户评价等相关数据，然后生成个性化广告文案，如'呵护宝宝成长，妈妈的贴心选择'等，实现千人千面的精准营销。