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RAG，全称为Retrieval Augmented Generation，即检索增强生成。它是一种将外部知识检索与大型语言模型的生成能力相结合的人工智能技术框架。其核心思想是在大型语言模型（LLM）处理用户查询并生成回答之前，首先从一个或多个外部知识源（如数据库、文档集合、API等）中检索与查询相关的、最新的信息片段。然后，这些检索到的信息将作为额外的上下文（Context）注入到LLM的提示（
深度剖析：Cursor 凭何远超搭载 Copilot 的 VS Code
