RAG：让大模型“开卷考试“的神器，三步搞定知识更新！
【技术干货】RAG：让大模型"开卷考试"的神器，三步搞定知识更新！
### 引言：大模型的"硬伤"与RAG的诞生
最近在AI圈里，RAG这个词越来越火。但很多同学可能还不太清楚，RAG到底是什么？它为什么这么重要？
简单来说，RAG就是给大模型"开卷考试"的神器！想象一下，如果让一个学霸参加闭卷考试，他可能因为没复习到某个知识点而答错。但如果让他开卷考试，他就能随时查阅资料，给出更准确的答案。
### 什么是RAG？
RAG全称是Retrieval Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。它的核心思想很简单：给大模型挂一个外部知识库，让它能够实时检索相关信息，然后基于这些信息生成更准确、更及时的答案。
### 大模型的两大"硬伤"
知识滞后性：大模型的训练数据截止到某个时间点，不知道最近发生的事。比如，你问它"今天股市怎么样？"它可能只能回答到训练数据截止时的信息。
不懂私有数据：大模型压根没见过你公司的内部文档、产品手册、客户资料等私有信息。
RAG就是为了解决这两个问题而生的！
### RAG的核心流程：找、缝、写
RAG的工作流程可以用三个字概括：找、缝、写。
#### 第一步：找 - 精准检索
当用户提问时，系统不会直接问大模型，而是先去向量数据库里"找"资料。这个过程就像开卷考试时先翻书找相关知识点。
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