RAG基础

RAG（Retlexive Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索（Retrieval）和 生成（Generation）的技术，旨在通过动态从外部知识库中检索相关信息，辅助生成模型输出更准确、更可信的答案或内容。它的核心思想是“先检索，再生成”，类似于人类在回答问题前查阅资料的过程。

简单来说，RAG = 搜索引擎 + 生成模型，让AI的回答既有“知识储备”，又有“实时依据”。