一文读懂RAG（检索增强生成）

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本文2411字，预计6分钟读完。 一、前言 近阶段，笔者落地了一个蛮深刻的项目，该项目通过RAG技术成功解决了一些问题。因此计划通过两篇文章跟大家分享有关RAG结合ToB Agent应用的探索与实践。 本篇文章，主要关于笔者对RAG （围绕Navie RAG） 的些许理解。 二、RAG是什么？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与自然语言生成的技术，通过检索外部知识库增强文本生成能力。 听起来有点复杂，我们不妨从为什么需要用到RAG开始。 为什么需要用到RAG 随着近两年LLM（以下统称为大模型）不断地发展，大模型逐渐成为了我们日常办公场景中不可缺少的一环。但在使用过程中，会发现几个问题： 知识局限性问题 ：通用的大模型没有企业内部数据和用户数据，将私域数据上传第三方平台进行训练，存在着数据泄露的风险。从而 ………………………………