RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）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，其核心是通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入提示（Prompt）中，从而让大模型能够参考这些知识生成更加准确和合理的回答。

核心特点

1. 融合检索与生成：RAG将检索模型与生成模型相结合，能够从大规模数据集中检索相关文档，并将其内容融入语言模型的生成过程中，提升回答的准确性和相关性。
2. 实时性与动态性：通过实时检索最新信息，RAG模型能够动态生成内容，满足对时效性要求较高的应用场景。
3. 知识增强：相比传统依赖单一模型生成内容的方式，RAG能够有效利用外部知识库，使模型生成的回答更具深度和广度。

应用场景

1. 问答系统：RAG广泛用于构建智能问答系统，能够从大规模文档集合中检索相关信息并生成高质量回答，显著提高问答的准确性和效率。
2. 内容推荐：在内容分发平台中，RAG可以根据用户需求检索相关内容，并生成个性化推荐，提升用户体验。
3. 对话系统：RAG在对话系统中能够生成更自然、更符合上下文的回复，提升交互质量。

优势总结

RAG技术通过整合检索与生成能力，不仅弥补了传统语言模型的局限性，还显著提升了AI系统的知识利用效率和生成内容的准确性。这种技术在未来有望在更多领域发挥重要作用，例如智能客服、教育辅助、企业数据分析等。