检索增强生成：修订间差异

2026年6月3日 (三) 01:16的版本

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。

2026年5月29日 (五) 03:29的版本查看源代码天明（留言 \| 贡献）行政员、界面管理员、管理员 3,733次编辑创建页面，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年6月3日 (三) 01:16的版本查看源代码天明（留言 \| 贡献）行政员、界面管理员、管理员 3,733次编辑小无编辑摘要标签：可视化编辑下一编辑→
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	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。		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[[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。