RAG 能处理非结构化数据吗？

RAG 通过将非结构化数据分割成较小的可管理片段来处理它。然后使用语言模型将这些片段转换为数值向量表示（嵌入）。当收到查询时，系统根据片段嵌入与查询嵌入的语义相似度检索相关片段。最后，生成语言模型使用检索片段中的信息综合出一个答案。关键考量因素包括分块策略的有效性、嵌入质量以及复杂文档布局的处理。

这一能力使 RAG 在创建与多样化现实信息交互的 AI 应用方面不可或缺。典型应用包括：智能文档搜索系统、使用内部文档回答问题的智能客服，以及总结大量文本内容的知识库，显著提升了信息的可访问性。