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检索增强生成 - 版本历史
2026-08-24T05:43:35Z
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天明：天明移动页面RAG至检索增强生成
2026-06-16T14:32:24Z
<p>天明移动页面<a href="/wiki/RAG" class="mw-redirect" title="RAG">RAG</a>至<a href="/wiki/%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90" title="检索增强生成">检索增强生成</a></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2026年6月16日 (二) 22:32的版本</td>
</tr><tr><td colspan="4" class="diff-notice" lang="zh-Hans-CN"><div class="mw-diff-empty">（没有差异）</div>
</td></tr>
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天明
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2026年6月2日 (二) 17:16 天明
2026-06-02T17:16:33Z
<p></p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2026年6月3日 (三) 01:16的版本</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">第1行：</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>检索增强生成（Retrieval-Augmented <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Generation，RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。其核心是在生成回答前，先从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的片段，再将检索结果作为上下文输入给语言模型，从而生成更准确、可溯源的内容。主要用途包括：提升大语言模型在专业知识问答、企业知识库查询等场景中的回答可靠性，降低幻觉风险，并允许在不重新训练模型的情况下更新知识。特点包括：检索与生成的模块化设计、支持动态知识更新、对模型参数无依赖。</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>检索增强生成（Retrieval-Augmented <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Generation，RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。其核心是在生成回答前，先从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的片段，再将检索结果作为上下文输入给[[大语言模型|语言模型]]，从而生成更准确、可溯源的内容。主要用途包括：提升大语言模型在专业知识问答、企业知识库查询等场景中的回答可靠性，降低幻觉风险，并允许在不重新训练模型的情况下更新知识。特点包括：检索与生成的模块化设计、支持动态知识更新、对模型参数无依赖。</ins></div></td></tr>
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天明
https://ac-wiki.cn/index.php?title=%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%94%9F%E6%88%90&diff=1545&oldid=prev
天明：创建页面，内容为“检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。其核心是在生成回答前，先从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的片段，再将检索结果作为上下文输入给语言模型，从而生成更准确、可溯源的内容。主要用途包括：提升大语言模型在专业知识问答、企业知识库查询等场景中的回答可靠性，…”
2026-05-28T19:29:53Z
<p>创建页面，内容为“检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。其核心是在生成回答前，先从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的片段，再将检索结果作为上下文输入给语言模型，从而生成更准确、可溯源的内容。主要用途包括：提升大语言模型在专业知识问答、企业知识库查询等场景中的回答可靠性，…”</p>
<p><b>新页面</b></p><div>检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术架构。其核心是在生成回答前，先从外部知识库（如文档、数据库）中检索与问题相关的片段，再将检索结果作为上下文输入给语言模型，从而生成更准确、可溯源的内容。主要用途包括：提升大语言模型在专业知识问答、企业知识库查询等场景中的回答可靠性，降低幻觉风险，并允许在不重新训练模型的情况下更新知识。特点包括：检索与生成的模块化设计、支持动态知识更新、对模型参数无依赖。</div>
天明