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wiki/concepts/RAG.md

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+id: rag
+title: "RAG"
+type: concept
+tags: [LLM, retrieval, augmentation]
+sources:
+  - "[[RAG从入门到精通系列1：基础RAG]]"
+  - "[[LLM Terms Framework]]"
+last_updated: 2025-12-18
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+## Definition
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+RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索系统和LLM生成的技术，解决LLM缺乏最新和私有数据的问题。
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+## Three-Step Process
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+1. **索引（Indexing）**：将文档切分并转换为Embedding向量存入向量数据库
+2. **检索（Retrieval）**：根据问题语义向量检索相关文档块
+3. **生成（Generation）**：将问题和相关文档输入LLM生成答案
+
+## Key Components
+
+- **Embedding**：将文本转换为数值向量
+- **向量数据库**：存储和检索向量表示（如Qdrant）
+- **文档切分**：将长文档分割成符合Embedding窗口的块
+- **Context Window**：模型能接受的上下文长度限制（512-8192 token）
+
+## Why It Matters
+
+解决LLM的幻觉问题，让模型能够：
+- 访问最新信息
+- 利用私有数据
+- 提供可溯源的回答
+
+## Connections
+- [[LLM]] ← uses ← [[RAG]]
+- [[RAG]] ← includes ← [[索引]]
+- [[RAG]] ← includes ← [[检索]]
+- [[RAG]] ← includes ← [[生成]]
+- [[RAG]] ← extends ← [[LLM]]