什么是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种人工智能技术，它通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的输出能力。具体而言，在生成回答或内容时，系统首先从大规模文档数据库（如向量索引存储的文本数据）中检索与查询最相关的片段，然后将这些检索结果作为上下文输入给生成模型（如大型语言模型），从而生成更准确、更可靠的响应。这种方法有效减少了模型幻觉（hallucination），并显著提升了在知识密集型任务中的表现。

在AI产品开发的实际落地中，RAG被广泛应用于构建智能问答系统、客服机器人和内容生成工具，因其能实现实时知识整合和高效响应。例如，企业级产品可部署RAG架构，将内部知识库（如产品文档或常见问题解答）与生成模型结合，为用户提供基于最新信息的精准支持，从而提升产品可信度和用户体验。延伸阅读推荐：论文「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks」by Patrick Lewis et al., arXiv:2005.11401, 2020。

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