检索增强生成（RAG）技术通过结合大型语言模型（LLM）和外部知识库来克服传统语言模型在特定领域任务上的局限。RAG通过索引、检索和生成的三步流程，增强了语言模型的能力，提高了生成内容的准确性和相关性。本文详细介绍了RAG的工作原理、实现过程和评估方法，并展望了其在多模态领域的应用前景。RAG不仅优化了问答系统的性能，还通过多样的技术整合和灵活的检索过程，推动了智能问答系统的发展。