RAG（检索增强生成）是一种让大模型在回答问题前先检索相关资料的技术，解决模型对私有资料、新知识和专业内容无法准确回答的问题。其流程包括：文档切块（Chunk）→文本向量化（Embedding）→存储到向量库→用户提问向量化→检索相似内容→结合上下文生成答案。关键点在于合理切分文档（大小适中、语义完整）、使用向量库进行语义检索，以及让模型基于检索内容而非记忆作答。该技术通过"开卷考试&q

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