[完结14章]RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用

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[完结14章]RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用
 

一、RAG是什么？
RAG是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。简单来说，它就像是给AI配了一个“外挂”，让它在回答问题时可以先去知识库中查找相关的资料，然后再生成答案。

二、RAG的工作原理
RAG的工作可以分为三个阶段：

（1）检索（Retrieval）
用户提出问题后，RAG会先将问题转换成一个“向量”（一种数学表示），然后在知识库中查找最相关的向量。
知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在一个叫 “向量数据库” 的地方。这个数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。
比如，你问“如何做巧克力蛋糕”，RAG会在知识库中找到与“巧克力蛋糕制作”最相关的资料片段。
（2）增强（Augmented）
找到相关资料后，RAG会把资料和用户的问题组合在一起，形成一个新的输入，送给大模型。
这就好比你给AI提供了一个“提示”，让它在回答问题时有更具体的参考。
（3）生成（Generation）
最后，AI根据组合后的输入生成答案。因为有知识库的支持，生成的内容会更准确、更有针对性