RAG原理

RAG（Retrieval - Augmented Generation）即检索增强生成。

其原理主要是在生成回答内容时利用信息检索技术。首先，它有一个知识库，这个知识库包含了各种文本信息，像文档、文章段落等。当收到一个问题时，系统会先在知识库中检索出和问题相关的内容片段。然后，利用这些检索到的内容作为生成回答的参考素材，将检索内容与语言生成模型相结合，从而生成更加准确、有针对性的回答。例如，在问答系统中，用户问某产品的使用方法，RAG系统就会从产品手册知识库中检索相关部分，再生成答案。

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