大模型RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，通过实时检索外部知识库提升大模型的回答质量，具有准确性高、知识更新快、适用领域广三大核心优势。

1. 核心原理
   RAG技术分为检索、增强、生成三步：首先从数据库（如维基百科、企业文档）中检索与问题相关的信息，再将检索结果作为上下文输入生成模型，最终输出融合外部知识的答案。这种“开卷考试”模式弥补了大模型自身知识的局限性。

2. 技术优势

   • 动态知识补充：突破传统大模型训练数据的时间截断，可整合最新或特定领域信息（如医疗、金融）。
   • 减少幻觉风险：基于检索到的真实数据生成答案，显著降低模型虚构内容的概率。
   • 低成本适配：无需重新训练模型，通过外挂知识库即可快速适配垂直场景，如客服系统或法律咨询。

3. 应用场景
   适用于需高准确性与时效性的领域，例如实时问答、学术研究辅助、保密文档分析等。企业可通过RAG构建专属知识引擎，避免敏感数据直接暴露给公有模型。

RAG技术正成为大模型落地的关键工具，未来或进一步融合多模态检索与自动化知识更新，推动AI应用更智能、更可靠。