文档摘要

1.1 RAG技术概述与发展历程 什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与大语言模型（LLM）生成能力相结合的AI架构模式。其核心思想是：在LLM生成回答之前，先从外部知识库中检索与用户问题相关的信息，然后将这些信息作为上下文提供给LLM，从而生成更加准确、可靠且有据可查的回答。 RAG的基本工作流程 RAG系统通常包含以下关键步骤： 文档处理：将原始文档（PDF、网页、数据库记录等）进行清洗、分块（chunking），生成适合检索的文本片段。 向量化：使用嵌入模型（Embedding Model）将文本片段转换为高维向量表示，存入向量数据库。

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