RAG 需要哪些底层技术支持？

RAG 将检索模型与语言生成模型相结合，需要特定的后端组件才能有效运作。其实现依赖三个相互关联的技术支柱：嵌入模型、向量数据库，以及集成管道和大语言模型（LLM）。

核心需求包括：将文本转化为捕捉语义含义的数值向量的嵌入模型；用于高效存储、索引和跨嵌入相似度搜索的专用向量数据库；能够处理检索上下文并生成连贯回应的大语言模型（如 GPT-4、LLaMA）；以及用于在检索和生成步骤之间无缝编排的中间件。

这一底层技术栈使 RAG 的核心应用成为可能：将大语言模型的回应依托于权威的特定数据源，而非静态训练知识。它提升了回答准确性、减少了"幻觉"、允许在不进行完整模型重训练的情况下更新知识，并提供来源引用功能。这些能力在客户支持和企业知识库等领域提供了值得信赖的 AI 回应。