RAG技术¶
🎯 本节目标¶
理解检索增强生成(RAG)的工作原理和应用场景。
📝 知识总结¶
RAG是什么？¶
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种结合检索和生成的技术，通过检索外部知识库来增强大语言模型的回答能力。
核心优势¶
- 知识更新: 可以访问最新信息
- 减少幻觉: 基于真实数据回答
- 可追溯性: 可以提供信息来源
💬 面试问题解答¶
Q1: RAG的工作流程是什么？¶
核心流程: 1. 索引构建: 将文档向量化存储 2. 查询检索: 根据问题检索相关文档 3. 增强生成: 结合检索结果生成答案
✅ 学习检验¶
- [ ] 理解RAG的基本工作流程
- [ ] 知道RAG相比纯LLM的优势