检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是一种人工智能技术，它通过结合检索模型与生成模型来提升语言处理任务的性能。具体而言，RAG首先从外部知识库中检索与用户查询相关的文档或数据片段，然后将这些信息作为上下文输入到生成模型（如大型语言模型）中，以产生更准确、上下文相关的回答。这种方法有效弥补了纯生成模型在事实性、一致性和特定领域知识处理上的局限，广泛应用于问答系统、内容生成等场景。
在企业级应用中，RAG技术展现出显著优势，尤其适用于构建知识密集型系统如企业内部智能助手、客户服务机器人和文档自动化工具。AI产品经理在开发过程中需重点关注知识库的构建与更新、检索效率优化以及生成模型的微调，确保系统能高效整合企业专有数据（如产品文档或政策文件），提供实时、可靠的响应，从而提升业务决策效率和用户体验。
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