RAG技术，即 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。这种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，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG的核心思想是让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。这种方法能够提高模型生成内容的准确性、可靠性和透明度，同时减少“幻觉”（即模型生成看似合理但实际上错误的信息）。
RAG技术的工作原理包括以下几个步骤：
检索：
这个组件负责在语言模型生成回答时检索相关的信息片段。
增强：
将检索到的信息片段与用户的输入信息一起提供给生成模型，以增强模型对特定问题的理解和回答能力。
生成：
生成模型利用增强后的信息生成更准确、更丰富的文本内容。
通过这种结合信息检索和生成式人工智能的方法，RAG技术能够显著提升AI系统在处理知识密集型任务时的表现，使其生成的内容更具准确性和可靠性。这种技术在问答系统、聊天机器人、内容创作等多个领域展现出了强大的应用潜力。