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RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索与文本生成的先进AI架构,其核心在于让大语言模型在回答问题前,先从外部知识库中“查找资料”,再基于查到的信息生成准确、有依据的回答。这种方法有效缓解了大模型常见的知识过时、幻觉等问题。

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