RAG 系统
检索增强生成系统
💡什么是 RAG 系统？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的 AI 系统。它先从知识库中检索相关信息，再利用 LLM 生成答案，有效减少幻觉并提高准确性。
核心特点
- ✓减少 LLM 幻觉
- ✓知识库实时更新
- ✓答案可追溯
- ✓支持多种数据源
应用场景
- •智能问答系统
- •企业知识库
- •文档助手
- •客户支持
🏗️技术架构
关键组件
Document Loader
文档加载器
Text Splitter
文本分块器
Embedding Model
向量化模型
Vector Store
向量存储
Retriever
检索器
LLM
大语言模型
⚖️相关技术对比
RAG 系统 vs 纯 LLM
优点
- ✓ 简单
- ✓ 响应快
缺点
- ✗ 幻觉严重
- ✗ 知识过时
- ✗ 无法追溯
RAG 系统 vs 搜索引擎
优点
- ✓ 信息全面
- ✓ 实时性强
缺点
- ✗ 无生成能力
- ✗ 需要人工筛选