RAG：检索增强生成，AI问答新利器

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，广泛应用于聊天机器人、智能助手等领域。它通过“检索+生成”两步流程，提升AI回答的准确性和相关性。

RAG的核心原理

1.检索阶段：从数据库或知识库中快速筛选与用户问题相关的内容（例如文档、网页、研究论文等）。

2.生成阶段：基于检索到的信息，由AI模型生成自然语言回答，而非仅依赖模型内部记忆。

RAG的典型应用

为什么RAG越来越重要？

传统AI生成的内容可能包含过时或错误信息，而RAG通过实时调用可靠数据源，大幅提升输出结果的可信度。当用户问“2025年最新个人所得税政策”时，RAG会优先检索政府官网文件，再生成解读，而非依赖模型训练时的旧数据。

对普通用户而言，RAG技术意味着更安全、高效的AI服务；对开发者来说，它是低成本优化AI性能的关键方案。随着行业对数据准确性的要求提高，RAG已成为AI领域的核心工具之一。