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- RAG详解：检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）
检索增强生成（RAG） 就是一种表现出色的方法。 值得注意的是，RAG 不仅易于实现，而且在将 LLM 与外部数据源集成方面非常有效。 因此，它可用于提高 LLM 的事实准确性，用更新的信息补充模型的知识，甚至无需进行大量微调即可基于专有数据构建专用模型。
- 一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）-CSDN博客
该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
- 检索增强生成 (RAG) 技术综述（长期更新中） | Yue Shui 博客
为了克服这些局限性， 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 技术应运而生。 RAG 的核心思想是将 LLMs 的强大生成能力与外部知识库的实时、准确信息检索能力相结合，从而提升模型输出的质量、时效性和可信度。 RAG 基础知识
- 检索增强生成_百度百科
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成技术的模型。 它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。
- 检索增强生成-腾讯云开发者社区-腾讯云
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型的AI技术，通过先检索外部知识再生成答案，有效提升回答准确性和时效性。它能防止AI胡说八道，突破知识时效限制，保护企业隐私数据，广泛应用于客服、推荐系统等领域。RAG实现包含文档分块、向量嵌入、数据库存储等步骤，是企业知识
- 万字详解 RAG 基础概念 | JavaGuide
深入解析 RAG（检索增强生成）核心概念，涵盖 RAG 工作原理、与传统搜索引擎区别、核心优势与局限性等高频面试考点。
- 什么是 RAG？— 检索增强生成 AI 详解 — AWS
什么是检索增强生成？ 检索增强生成（RAG）是指对大语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。 大语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。
- 检索增强生成 - 维基百科，自由的百科全书
检索增强生成 （英语： Retrieval-augmented generation， RAG）是一种使 大语言模型 （LLM）能够从外部数据源中检索并集成新信息的技术。 [1] 在RAG框架下，大语言模型首先查阅指定的文档集合，再对用户查询作出回应。
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