大模型必备知识｜一文带你了解RAG(检索增强生成)

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）‌是一种结合检索（从外部知识库获取信息）和生成（基于检索结果生成回答）的技术，可以提升生成模型（如GPT）的准确性、时效性和可解释性。点此进入ChatWiki体验交流群，免费使用

它通过动态引入外部知识，弥补传统生成模型依赖静态训练数据、易产生“幻觉”的缺陷。

RAG架构通常分为三阶段：

1.检索阶段‌从海量外部知识库（如文档、数据库、网页）中检索与输入相关的信息。

2.增强阶段对检索结果进行加工，提取关键信息并与用户查询整合，构建生成模型所需的回答内容。

3.生成阶段

结合检索内容与LLM预训练知识，生成连贯且上下文准确的回答‌。‌

1.减少幻觉（Hallucination）：通过检索真实数据约束生成内容，降低模型虚构信息的概率。

2.动态知识扩展：无需重新训练模型即可更新知识库，适应实时场景（如新闻、科技进展）。

3.领域适应性：通过定制知识库，快速应用于医疗、法律、金融等专业领域。

4.可解释性增强：生成结果附带检索来源，方便验证可信度。

1.智能问答系统：回答需结合实时数据的问题（如“2023年诺贝尔奖得主是谁”）。

2.客服机器人：检索产品手册或政策文档，提供精准回复。

3.内容创作辅助：撰写文章时自动补充权威资料或统计数据。

4.教育领域：生成结合教材内容和最新研究的解析答案。

‌ChatWiki‌ 是一款基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库 AI 问答系统，支持企业快速构建私有化知识库助手，适用于客服、医疗、教育等场景‌。

大模型必备知识｜一文带你了解RAG(检索增强生成)

1.多模态知识处理能力‌

3.Graph RAG 增强推理‌

4.灵活部署与数据安全‌

5.广泛模型支持与易用性‌