文档摘要

1.1 什么是 RAG：从开卷考试说起 本节摘要：RAG（检索增强生成）是一种先检索、后生成的架构——模型作答前先从外部知识库取回相关资料，再基于资料生成回答，相当于让大模型"开卷考试"。本节给出 RAG 的严格定义与四步工作流程，并沿着从早期检索式生成到智能体化 RAG 的演化时间线，讲清每一代技术解决了什么、又留下了什么。 学习目标 阅读完本节，你应当能够： 准确说出 RAG 的定义，以及"检索、增强、生成"三个环节各自的输入输出；… 会员。《1.1 什么是RAG：从开卷考试说起》收录于灏天文库文集《RAG检索增强生成技术实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/195-rag%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E6%88%98

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