RAG（检索增强生成）技术通过结合检索系统与大语言模型，构建了一个高效的知识问答系统。其核心流程包括知识库预处理、相关段落检索、提示增强和最终答案生成。系统采用混合检索策略，同时使用BM25稀疏检索和神经网络稠密检索，通过倒数排名融合方法取长补短。在分块优化方面，需平衡分块大小与重叠区域，推荐采用语义分块和元数据增强策略。RAG技术能有效减少模型幻觉，支持动态知识更新，同时保护数据隐私，是提升大模