RAG（检索增强生成）

检索增强生成（RAG）是一种人工智能方法，它结合了信息检索和语言生成，以创建更准确、更具上下文相关性的输出。它的工作原理是首先从知识库或外部来源检索相关数据，然后使用语言模型根据这些信息生成响应。这种方法通过将生成模型的输出与现实世界数据相结合，提高了生成模型的准确性，使得 RAG 非常适合需要可靠、最新信息的任务，例如问答、摘要和聊天机器人。