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wiki/concepts/RAG.md

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-title: "RAG"
-type: concept
-tags: [llm, rag, ai]
-date: 2026-04-18
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-## Description
-检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），为 LLM 提供外部实时知识的机制，被誉为 LLM 的"随身图书馆助理"。
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-## Core Problem
-LLM 只能回答训练数据截止时间之前的问题，对实时信息一无所知。LLM 在思考方面非常出色，但对当前情况却一无所知。
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-## Key Components
-- **检索（Retrieval）**：从外部知识库（向量数据库、知识图谱、公司内部文档等）检索最相关的信息块
-- **增强生成（Augmented Generation）**：将检索到的内容作为上下文输入 LLM，指示其基于这些上下文生成答案
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-## Key Benefits
-1. **知识更新与定制**：无需重新训练 LLM 即可获取最新信息
-2. **消除幻觉**：通过提供事实依据，极大降低 LLM 胡编乱造的风险
-3. **引用来源**：可提供信息来源链接或文档页码，增加可信度
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-## Related Technologies
-- [[向量数据库]]：存储和检索知识的技术
-- [[NL2SQL]]：自然语言转 SQL，使 Agent 能直接查询数据库
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-## Connections
-- 依赖 [[LLM]] 进行答案生成
-- 与 [[开源平替]] 结合实现私有化部署
-- 使用 [[语义搜索]] 提高检索精度