【速通RAG实战】2.RAG的场景及技术原理深度解析

1. RAG 技术的背景与必要性

• 大语言模型（LLM）的局限性：
  • 领域知识缺乏：依赖训练数据，无法覆盖特定领域或私有知识。
  • 信息过时：训练数据固定，无法动态获取实时信息（如新闻事件）。
  • 幻觉问题：基于概率生成文本，可能输出合理但错误的答案。
  • 数据安全：直接暴露私有数据给模型存在风险。
• RAG 的提出：通过结合 外部知识库检索 与 大模型生成能力，解决上述问题。

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2. RAG 技术定义与核心思想

• 定义：
  • 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）：通过检索外部知识库，获取与用户查询相关的上下文信息，辅助大模型生成更精准、实时的回答。
  • 核心流程：索引 → 检索 → 生成。
• 技术优势：
  • 动态知识扩展：无需重新训练模型，即可整合最新或私有数据。
  • 减少幻觉：