检索增强生成

技术 EN：Retrieval-Augmented Generation 别名：RAG、检索增强发布：2026-08-18 浏览：0

摘要

检索增强生成（RAG）是把外部知识检索与文本生成结合，以提升大模型回答准确性的技术范式。

检索增强生成 Retrieval-Augmented Generation

英文全称	Retrieval-Augmented Generation
核心思想	检索+生成
典型配套	向量数据库

概述

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）在生成前先从知识库或索引中检索与问题相关的文档，再将其作为上下文交给大模型生成答案，从而减少幻觉。齐e慧享

典型流程包括文档切分、向量化入库、相似度检索与上下文拼接生成四个环节，常与向量数据库搭配使用。 齐e慧享

广泛应用于企业问答、客服助手、法律与医疗知识库等对准确性要求较高的场景。 齐e慧享

RAG 检索向量数据库大模型应用

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