RAG技术即“检索增强生成”，通俗来说是通过结合外部数据与基础模型，显著提升语言模型回答的真实性、个性化和可靠性。其核心在于融合检索与生成技术，在处理复杂查询时，先通过检索模块从海量数据中精准定位相关信息，再由生成模块基于这些信息构建回答，从而避免传统模型依赖内部知识可能产生的“幻觉问题”（生成与事实不符的内容）。1. 技术原理：检索与生成的协同RAG的技术流程可分为三个关键步骤：索引阶段：将外部文档（如书籍、网页、数据库）拆分为小块，通过编码技术（如向量嵌入）转化为数学向量，并存储在向量数据库中。这一过程类似于为数据建立“语义地图”，使后续检索能基于内容含义而非关键词匹配。检索阶段：当用户提出问题时，系统通过语义相似性算法（如余弦相似度）从数据库中筛选出与问题最相关的Top k个文本块。例如，询问“气候变化对农业的影响”时，系统会优先检索包含“温度上升”“作物减产”等语义关联的内容。生成阶段：将原始问题与检索到的文本块一同输入大语言模型（LLM），模型结合外部信息生成最终答案。这一过程确保回答既包含模型自身的语言能力，又依托事实数据，提升准确性和时效性。2. 核心优势：解决传统模型的痛点避免“幻觉问题”：传统语言模型依赖训练数据中的知识，可能生成错误或过时信息。RAG通过实时检索外部数据，确保回答基于最新事实，例如在医疗咨询中引用权威指南而非模型记忆。处理时效性内容：对于新闻、政策等快速变化的信息，RAG可动态更新知识库，避免模型因训练数据滞后而给出错误答案。个性化与深度：通过检索用户特定需求相关的数据（如企业内部文档），RAG能生成更贴合场景的回答，例如为法律从业者提供定制化案例分析。3. 典型应用场景智能问答系统：如客服机器人，通过检索产品手册或政策文件，快速回答用户关于功能、流程的疑问。学术研究辅助：帮助研究者快速定位相关文献，并生成综述或实验设计建议。企业知识管理：整合内部文档、邮件等数据，为员工提供实时查询服务，提升工作效率。RAG技术通过“检索-生成”的闭环设计，在保持语言模型灵活性的同时，引入外部知识的严谨性，成为当前AI应用中提升回答质量的关键方案。