RAG 技术全景解析：从原理到落地的知识库增强指南

RAG 是结合信息检索与文本生成的自然语言处理技术，其核心逻辑是让 LLM"带着资料答题"：先根据用户查询从外部知识库中检索相关信息，再将这些信息作为上下文输入模型生成最终回答。动态知识更新：通过更新外部知识库，无需重新训练模型即可获取最新信息，适配科技、新闻等快速变化的领域。零幻觉风险：回答完全基于检索到的真实数据，可追溯信息来源，显著提升输出的可信度。私有知识接入：支持挂载企业私有文档、行业报告等专属数据，让通用 LLM 具备垂直领域专业能力。