RAG(检索增强生成)技术详解与应用实践
RAG(检索增强生成)是一种结合外部知识库与大语言模型的技术架构。其核心流程包括知识库构建(内容解析、分片、Embedding、存储)与问答流程(问题向量化、检索、Prompt 封装、生成)。该技术能引导回答范围、补充专业知识、突破 Token 限制并支持实时更新。实现中需关注分片策略、向量数据库选型及查询优化(如重排序、混合检索)。典型案例涵盖微软 Copilot、Langchain-ChatChat 等。尽管面临检索精度与延迟挑战,RAG 仍是当前企业级 AI 应用的主流方案。


