7.1 大模型基石：深入浅出Transformer架构原理解析

7.1 什么是 RAG，RAG 解决什么问题？

引言

在AIGC（人工智能生成内容）技术快速发展的今天，我们已经见证了大语言模型在各种任务中的卓越表现。然而，随着应用的深入，我们也发现了一些关键的局限性：模型的知识是静态的，局限于训练时的数据；对于最新的、私有的或特定领域的信息，模型往往无法准确回答。

这时，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术应运而生，成为解决这些问题的重要技术方案。RAG不仅能够显著提升AI应用的准确性和时效性，还为构建企业级AI应用提供了新的可能性。

作为产品经理，深入理解RAG技术的原理和应用价值，对于我们设计下一代智能产品具有重要意义。

RAG的基本概念

什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合信息检索和文本生成的技术架构。它通过在生成答案之前先检索相关的外部知识，然后基于检索到的信息生成更准确、更相关的回答。