一、RAG是啥？

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG

优点：

1.能减少幻觉问题
2.RAG能为大语言模型注入最新咨询及特定领域的关键信息，帮助模型生成更准确，更贴合需求的回答
3.高效低成本，推动AI非常重要的手段之一

二、RAG工作流程图

文本分割入库：数据提取——>文本分割——>向量化（embedding）——>数据入库

用户查询到输出：用户提问——>数据检索（召回）——>注入Prompt——>LLM生成答案