深入理解 RAG：让大模型更聪明的检索增强生成

基本流程#

1. 用户提出问题。
2. 系统将问题向量化。
3. 在知识库或向量数据库中检索相关内容。
4. 对检索结果进行过滤、重排和拼接。
5. 将上下文和问题一起交给大模型生成答案。

为什么重要#

RAG 让 AI 应用可以接入企业文档、产品手册、数据库说明、项目资料等外部知识，同时保留大模型的语言理解和生成能力。

相比直接微调模型，RAG 更容易更新知识，也更适合企业内部知识快速变化的场景。

原文#

本文根据我的 CSDN 文章整理，原文链接：深入理解RAG：让大模型更聪明的检索增强生成。