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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...