什么是Rag？

RAG，Retrieval-Augmented Generation，中文名检索增强生成，是AI领域非常重要的一种技术方案。其核心作用是给LLM大模型外挂专门的知识库，指导大模型生成更准确的输出。

为什么要给LLM大模型外挂知识库呢？因为虽然大模型的能力越来越强大，但其内在的缺点也非常明显。

第一，存在幻觉问题。 LLM大模型的底层原理是基于数学概率进行预测，其模型输出本质上是一种概率预测的结果。所以LLM大模型有时候会出现胡言乱语，或者生成一些似是而非的答案，在大模型并不擅长的领域，幻觉问题会更加严重。使用者要区分幻觉问题是非常困难的，除非使用者本身就具备了相应领域的知识，但这里就会存在矛盾，已经具备相关知识的人是不会采用大模型生成的答案的。