第一章：第一节RAG简介

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第一节 RAG 简介一、什么是 RAG？ 1.1 核心定义从本质上讲，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种旨在解决大语言模型（LLM）“知其然不知其所以然”问题的技术范式。它的核心是将模型内部学到的“参数化知识”（模型权重中固化的、模糊的“记忆”），与来自外部知识库的“非参数化知识”（精准、可随时更新的外部数据）相结合。其运作逻辑就是在 LLM 生成文本前，先通过检索机制从外部知识库中动态获取相关信息，并将这些“参考资料”融入生成过程，从而提升输出的准确性和时效性 [^1] [^2] [^3]。一句话总结：RAG 就是让 LLM 学会了“开卷考试”，它既能利用自己学到的知识，也能随时查阅外部资料。 1.