RAG 原理、优势与应用场景

RAG 不是简单的“知识补丁”，而是让大模型真正拥有“查资料、用资料”的能力，成为企业智能化的关键引擎。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的 AI 框架，用于提升大语言模型（LLM）的实用性和准确性。其核心思想是在模型生成回答前，先根据用户查询检索出相关的外部知识，然后将这些知识与原始提示合并，再交由 LLM 生成结果。通过在生成过程中引入外部知识库，RAG 可以有效缓解 LLM 的"幻觉"问题，使回答有据可依，并能够覆盖训练数据之外的最新信息。

RAG 的主要优势

降低成本

相比为特定领域细调大型模型，RAG 通过向未改动的基础模型提供外部数据即可实现定制，无需反复训练大型模型，因而实现新知识接入的成本更低。

信息新颖性

RAG 允许 LLM 访问最新的数据源，如实时的新闻、数据库和文档，使模型能够提供基于最新信息的答案。

增强可信度

模型回答可以附带来源引用，方便用户查看原始资料，从而提高用户信任度。

开发者可控性

开发者可以自由更换或更新模型的知识库，针对不同需求调整信息源，甚至控制不同用户的检索权限，让模型输出更加可控、安全。

正因如此，RAG 已成为企业构建内部问答助理、智能客服、知识检索系统的热门方案。

RAG 的应用场景

RAG 的应用场景十分广泛。典型场景包括：

企业内部知识问答

将公司手册、技术文档构建为智能问答库，帮助员工快速获取准确信息。

专业领域助手

法律、医疗等领域，将法规文献或医学资料供模型检索，提供专业咨询服务。

文档分析和聊天机器人

结合用户上传的文档内容，提供针对性的问答和分析服务。

客户服务系统

基于产品文档、FAQ 等资料，构建智能客服系统。

在这些场景下，RAG 让开发者可以构建专属的智能助手，回答时既具备大模型的流畅生成能力，又能引用准确的行业知识。