在让LLM回答问题之前，先从你的私有知识库中找到相关的信息，然后把问题和信息一起交给LLM来回答。RAG = 检索（Retrieval） + 增强（Augmented） + 生成（Generation）从学术角度看，RAG通过将生成过程与可验证的最新证据紧密耦合，直接解决了大模型的幻觉问题。RAG不仅能让LLM回答训练数据中不存在的新问题，还能为生成的答案提供来源引用，大幅提升了可信度和可审计性。