理想:RAG 的完美愿景 在大语言模型(LLM)的浪潮中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)被寄予厚望,作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一,它的核心思想很简单: “让大模型在生成答案时,先检索外部知识库,确保回答既准确又新鲜。” 理论上,RAG 能解决大语言模型(LLM)的三大痛点: 知识固化:LLM 依赖训练数据,无法自动更新知识(如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻),导致时效性差、专业领域知识不足,而 RAG 通过连接外部知识库,可以随时引入新信息。 幻觉问题:LLM 可能编造虚假信息,而 RAG 为回答提供证据、增强生...