RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种“先查资料、再回答”的 AI 架构：模型回答前，先从你的知识库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案。它专治大模型两个最头疼的问题——不知道你的私有数据，以及爱“幻觉”。

为什么需要 RAG

通用大语言模型像一位博览群书、但从没读过你公司内部文档的顾问：

1. 它的知识有截止日期，不知道最新政策和产品信息；
2. 它没见过你的客服记录、合同、wiki 与笔记；
3. 拿不准时它倾向于编一个，而不是说“我不知道”。