RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术，通过"先检索后回答"机制解决大模型知识更新滞后和幻觉问题。核心流程包括：从外部知识库检索相关文本片段，将检索内容与用户查询一起输入LLM生成最终答案。具体四步流程：文档分片向量化存储、用户问题向量化检索、构建提示、生成答案，使AI具备实时联网能力，避免知识遗忘。
RAG 是什么
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术方案。
RAG 技术就像给 AI 装上了实时联网大脑，通过先查资料后回答的机制，让 AI 摆脱传统模型的”知识遗忘”困境，不会出现乱七八糟、一本正经、胡说八道的回答。
主要核心流程分为：
检索（Retrieval）
基于用户的输入，从外部知识库（数据库、文档、网页）中检索与查询相关的文本片段，通常使用向量化表示和向量数据库进行语义匹配。
生成（Generation）
将用户查询与检索到的内容作为上下文输入给 LLM（如 DeepSeek 等），由模型输出最终回答。
RAG 解决了什么问题
1、知识更新滞后
LLM（大模型）它无法获取新的信息，因此，它们无法回答训练数据时间点之后发生的事件，比如“今天的最新天气”
2、幻觉现象
大语言模型（LLM） 的回答是根据已有的训练数据和概率预测得出来的，当面对没有在训练中见过的问题时，模型可能会“编造”看似合理但实际上不准确或虚构的内容
RAG 流程图
第一步：提前准备文档（文档索引）先把各种文档（不管是本地的还是网上的）切成一小段一小段的 “分片”，然后把这些分片变成计算机能理解的 “向量”，存到专门的 “向量数据库” 里。
第二步：处理用户问题（向量化用户问题 + 检索）当用户提出问题后，先把问题也变成向量，然后去向量数据库里找和这个问题最相关的那些文档分片（这一步叫 “检索”）。
第三步：构建提示（构建 Prompt）把找到的相关文档分片和用户的问题结合起来，组成一个 “提示（Prompt）”。
第四步：生成答案（生成）把这个提示交给大语言模型，模型就会根据这些信息生成一个通俗易懂的答案返回给用户。
最后
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