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检索增强生成（RAG）
先从受控知识源检索证据，再让模型依据证据生成并保留来源。
学习目标
- 能说明检索增强生成（RAG）解决什么问题，以及何时适用。
- 能解释为什么“检索不到仍强行回答”是误区。
学习前需要掌握
背景与问题
模型训练数据可能过时或不含私有资料，检索允许在回答时引入当前文档。
概念定义
RAG 把查询、检索、重排、上下文组装和生成结合，以降低仅依赖模型参数记忆的事实风险。
直观理解
先查书再作答，而不是只凭记忆。
核心原理
检索召回决定模型能看到什么。
分块和重排影响证据完整性。
生成阶段应区分证据内容与其中潜在指令。
理解与实践步骤
- 1
解析查询
- 2
检索候选片段
- 3
重排与去重
- 4
组装带来源上下文
- 5
生成并核对引用
实际应用
- 知识库问答
- 文档助手
常见错误
检索不到仍强行回答
引用与结论不对应
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