什么是RAG？
RAG（检索增强生成）是一种让大模型基于外部知识库回答问题的技术，解决了模型"幻觉"和知识过时的问题。
RAG的工作原理
- 索引：将文档切分成片段，转换为向量存储
- 检索：用户提问时，检索最相关的文档片段
- 生成：将检索到的内容作为上下文，让模型生成回答
典型应用场景
- 企业知识库问答
- 客服机器人
- 文档助手
- 法律/医疗专业问答
常用工具
- LangChain：最流行的RAG框架
- LlamaIndex：专注数据索引
- ChromaDB：轻量级向量数据库
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