RAG 适用于哪些数据密集型场景？

RAG 通过整合从大型数据源的检索来增强生成式 AI，使其特别适用于需要深入信息分析和事实依据的场景。它在需要从大量特定数据集中综合回应、而非仅依赖预训练知识的环境中表现出色。

核心原则包括根据用户查询检索相关数据片段并增强生成器的上下文。这需要索引完善、可靠的数据源以及具备精确能力的检索模型。当准确性、可验证性和深度至关重要时（例如复杂技术领域），这种方法最为理想。需要注意确保检索质量，并在实时应用中管理延迟。

RAG 为知识密集型应用带来巨大价值。主要使用场景包括：针对私有文档的复杂问答系统、动态技术报告生成、市场研究摘要、需要深厚领域知识的客户支持，以及研发分析。它还能根据用户数据历史实现个性化推荐，改善受监管行业的合规性和可审计性，并确保回应在上下文上丰富且事实准确，从而增强用户信任和决策能力。