什么是RAG 

RAG（Retrieval-augmented Generation）是一种自然语言查询方法，通过一个检索信息组件从外部知识源获取附加信息，馈送到LLM prompt以更准确地回答所需的问题。通过额外的知识来增强LLM 以回答问题，用以减少 LLM产生幻觉的倾向。

LLM回答用户问题时，是基于训练LLM时使用的文本数据进行的。而面对未知知识的问题，它并不能正确回答而容易产生错误的结果，即大模型的幻觉。

利用RAG减少幻觉 

基于RAG技术，可以通过构建一个知识库，让LLM能够在回答问题时以这个知识库为基础，具备回答知识库中的相关内容的能力。 

RAG的优势 基于RAG技术创建的知识库，可以比较便利地增删改其中的文档，可以支持更频繁的更新。 

RAG的整体流程 

RAG的整体流程分为两大步: 

一是事先的索引丨（lndexing）也即是从私有文档构建知识库的过程；即为图蓝色虚线链路。 

二是即时的查询(Querying)也即是针对已构建的知识库进行查询问答的过程。即为图红色虚线链路。先检索，然后生成。

RAG的效果 

一是赋予LLM回答私有知识库问题的能力，减弱幻觉；

二是提供了回答中引用的原文出处，提高检索效率，同时便于直接对比原文确保LLM回答的准确性在智能问答、文档摘要、数据整理等领域发挥重要作用。

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