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RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的AI技术，通过实时检索外部知识库提升生成内容的准确性和时效性。其核心流程包括：输入问题→检索相关文档→拼接文档与问题→生成答案。RAG适用于开放域问答、专业咨询等场景，能减少模型幻觉并支持动态知识更新。关键技术涉及稠密检索、向量数据库优化及端到端训练。实践时需构建高质量知识库，选择合适的工具链（如LangChain），并持续优化检索策略与生成效果

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