一文通俗讲透 RAG 背后的逻辑，让 AI 回答更精准！

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你是否曾对 AI 给出的答案产生过怀疑？RAG 可能就是解决这个问题的关键。 RAG ，对于技术人员肯定已经不陌生，但是对于普通人来说可能还是个模糊的词汇。 关于 RAG，在我们使用 AI 的过程中随处可见。 不管我们在 Kimi、ChatGPT、Claude 提供文件或网页来提问，还是使用 Coze、Dify 这类平台构建 AI 客服、法律助手、或者其他利用知识库的智能体，本质上都涉及到 RAG 技术。 昨天，Claude 发布了一篇 RAG 优化方案—— “Contextual Retrieval” 。在群里简单分享后，发现很多小伙伴都很感兴趣。 如果你还不太了解，让我们一起来回顾一下： 为什么需要 RAG？ Contextual Retrieval 的优势是什么？ RAG 其他优化方向的总结 一、为什么需要 RAG？ 分享前，我们先聚焦于当用户询问一个问题： 我想知道“八宝茶是哪个少数民族的传统饮品” 。 恰好这个问题涉及的领域较 ………………………………