LLM 系列（八）：RAG 篇

LLM 系列（八）：RAG 篇

摘要

大型语言模型（LLM）虽强大，但在企业应用中存在知识截止、模型幻觉和私域知识缺失等局限。为解决这些问题，检索增强生成（RAG）架构应运而生，它将LLM与外部知识库结合，通过检索和增强生成两个核心阶段，提升答案的准确性与时效性。RAG不仅增强了系统的透明度和可信度，还推动了LLM从“玩具”向“工具”的转变。