一、RAG知识库:从概念到应用1. 什么是RAG?为什么需要知识库?概念:RAG(Retrieval-Augmented Generation)即检索增强生成,通过外部知识库检索相关信息,辅助大模型生成更准确、实时的回答,解决大模型“幻觉”(生成错误信息)和“记忆有限”的问题。为什么需要? 例:当大模型被问“2025年北京冬奥会的新增项目”时,若知识库未更新,模型可能生成错误答案;而RAG通过检索最新知识库,能准确返回信息。作用:让大模型具备“外部记忆”,支持动态更新知识(如产品手册、法律条文、行业报告等)。2. 知识库类型与实例文本知识库(最常用): 例:企业内部FAQ文档、医学指南、代码文...