RAG检索增强生成技术通过"检索资料-整合问题-生成答案"三步流程，让AI在回答前先查询外部知识库，有效解决了大模型"幻觉"问题和知识过时痛点。该技术无需重新训练模型，只需更新知识库即可让AI掌握新信息，广泛应用于智能客服、医疗诊断和企业助手等领域，是兼顾准确性和低成本的大模型实用技术。

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RAG（检索增强生成）是让 AI “边查资料边回答” 的核心技术，本质是给大模型配了个 “私人图书馆管理员”。它解决了纯 AI 容易 “胡说八道”（幻觉）和知识过时的痛点，让答案更准确有依据。

它的工作逻辑很简单，分三步走：

• 用户提问后，先检索预设的外部知识库，找到相关权威资料；
• 再把资料和问题整合，形成 “带参考的任务单”；
• 最后让大模型基于资料生成答案，不凭空编造。

日常应用随处可见：智能客服靠它快速查询最新产品政策，医疗 AI 用它检索临床指南，企业助手凭它解读内部制度。

不用重新训练模型，只需更新知识库，就能让 AI 掌握新信息，是兼顾准确性和低成本的实用技术。

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