RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

一、基础概念与原理

1. RAG是什么？与传统生成模型的区别是什么？

RAG定义

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 是一种结合检索技术与生成模型的技术。其核心流程是：

1. 用户提问后，系统从外部知识库（如文档、数据库）中检索相关文档片段；
2. 将检索结果作为上下文输入大语言模型（LLM）；
3. LLM基于上下文生成最终答案。

与传统生成模型的对比

维度	传统生成模型（如GPT-3）	RAG模型
知识来源	训练时的静态知识	动态检索外部知识库
实时性	无法更新（需重新训练）	支持实时更新知识库