RAG（检索增强生成）是什么意思？
RAG（检索增强生成）是一种通过将外部知识源整合到生成过程中来增强大语言模型（LLM）的技术。它使 AI 系统能够基于特定检索到的信息产生更准确、相关且时效性更强的回应。
RAG 的工作方式是：首先根据用户查询从指定知识库（如数据库或文档存储）中检索相关文档或段落，然后将检索到的信息与查询一起输入大语言模型。这种上下文条件化机制显著提升了回答的事实准确性，与仅依赖大语言模型内部训练数据相比，大幅减少了"幻觉"现象。关键考量因素包括知识库的质量与覆盖范围、检索机制的效果，以及相关性与新颖性之间的平衡。
RAG 对于需要准确、可验证答案，或需要利用专有、领域特定或频繁更新信息（这些信息未被大语言模型预训练充分捕获）的应用场景至关重要。它显著增强了智能客服、虚拟助手、研究工具和企业知识系统，确保回应不仅合理，而且来源可靠。这种方法为生成式 AI 交互增添了可验证的依据和可信度。
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为什么企业越来越重视 RAG 解决方案？
企业日益重视 RAG（检索增强生成）解决方案，因为它能显著提升 AI 生成内容的准确性、可靠性和领域专属性，同时改善数据安全性并控制运营成本。这一方法有效弥补了独立大语言模型的关键不足。 RAG 从根本上克服了纯大语言模型固有的静态知识局限和潜在幻觉问题。通过实时接入专有或更新的外部知识库，RAG...
RAG 在企业知识管理中有哪些优势？
RAG 通过显著提升利用大语言模型生成的 AI 回答的准确性和可靠性来增强企业知识管理。它将答案直接植根于企业自身的权威文档和数据源。 主要优势包括：通过直接从经验证的来源检索，提供卓越的答案质量，减少标准大语言模型常见的事实错误和幻觉。它确保回答能反映最新的内部知识，而无需昂贵的全模型重新训练。...
AI 能快速提取长文档的核心内容吗？
是的，AI 可以高准确度地快速提取长文档的核心内容。先进的自然语言处理模型专门设计用于高效摘要和关键点识别。 AI 系统利用主题建模、命名实体识别和语义分析等技术，识别中心主题、重要论据和重要数据点。它们通过评估词频、句子相关性和结构线索快速处理文本。然而，提取质量取决于输入文档的清晰度、主题复杂...
什么是企业知识库？
企业知识库是一个集中式数字存储库，系统地存储、组织和管理组织的集体信息与专业知识，作为员工高效获取关键企业知识的单一可信来源。 该系统通常以可搜索的数字平台形式存在，托管在本地或云端，收录文档、FAQ、程序规范、研究成果和最佳实践等多种内容格式。实施时需要通过分类体系或标签进行结构化组织，以及强大...