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• 本文原创作者：谷哥的小弟
• 作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl

RAG简介

大模型检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种结合了信息检索技术和语言生成模型的人工智能技术，主要用于增强大型语言模型（Large Language Models, LLMs）处理知识密集型任务的能力。

RAG是一种创新的人工智能技术，它将信息检索与语言生成相结合，使语言模型在生成回答或文本时能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种方法不仅提高了模型生成内容的准确性、可靠性和透明度，还减少了“幻觉”现象（即模型生成看似合理但实际上错误的信息）。

外部知识库

外部知识库并不是大模型的一部分，而是存在于大模型以外的一个独立的组件。大模型是一个经过大量数据训练得到的机器学习模型，它本身包含了丰富的语言知识和模式，但并不包含所有具体的事实性知识。而外部知识库则是一个专门用于存储和管理具体知识（如事实、概念、定义等）的数据库或文本集合。在实际应用中，大模型和外部知识库通常会协同工作。当大模型遇到一个需要具体知识来回答的问题时，它会向外部知识库发出查询请求，以获取相关的知识信息。然后，大模型会利用这些信息来生成更准确、更具体的回答。这种协同工作的方式使得大模型能够处理更加复杂和多样化的问题&#x