RAG检索增强生成

RAG检索增强生成的工业化实践与架构拆解

简介:从场景故事看为什么需要RAG检索增强生成 想象一家大型保险公司,客服人员每天面对海量的理赔条款和先例。传统关键词搜索命中率低,FAQ无法覆盖特例,人工查找耗时且容易错漏。将检索能力与生成模型结合——也就是RAG检索增强生成——可以先检索相关文档,再用生成模型基于证据生成答案,既提高准确性,又能给出可检验的来源。 对于普通读者,这一组合听起来像“先去图书馆查资料,再写总结”,比直接凭记