《智能信息检索与生成式AI应用》课件-1.检索增强生成技术基础 6.3大模型技术中的检索增强生成_第1页
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文档简介

检索增强生成技术基础01掌握RAG的定义02明确RAG解决的大模型痛点学

习

目

标什么是检索增强生成技术概念检索增强技术（Retrieval-AugmentedGenerationRAG）RAG技术将外部知识库检索与大语言模型生成结合的增强技术，

让大模型基于最新、精准的外部信息输出内容，而非仅依赖训练数据RAG是大模型的“知识外挂”为什么需要RAG大模型本身的局限性时效性大模型的训练是基于截至某一时间点之前的数据集完成的，这意味着大模型对这时间点之后的知识一无所知。如知识库更新至2025年6月，我问的事2025年10月的新事件覆盖性大模型数据集虽然庞大，但仍然无法覆盖所有领域的全部专业特定的深度知识，如医学、法律等大模型当前知识库：2025.62025年9月3日阅兵的核心主题与整体规模是什么？徒步方队有哪些新亮点和特殊构成？这个问题我还无法回答你......RAG与传统大模型的核心差异维度传统大模型RAG技术知识更新方式重新训练/微调更新外部知识库事实准确性易幻觉、不可追溯基于检索源、可验证落地成本高（算力+数据+时间）低（仅维护知识库）个性化适配需定制化微调直接对接企业内部文档RAG的核心组成模块知识库构建数据预处理与索引检索与意图理解生成模块评估模块RAG的核心价值定位01实时更新优势无需重新训练模型，仅更新外部知识库即可实现知识的即时同步与迭代02高可信度保障所有生成结论均可追溯到检索的原始信息源，确保信息准确性与可验证性03低成本落地特性通过避免高频微调大模型的操作，显著降低算力消耗与时间成本，提升部署效率RAG典型应用场景基于产品手册、FAQ文档回答用户问题智能客服/问答系统01员工可以快速查询公司内部的流程、制度、项目文档企业知识库助手02基于大量论文、报告进行问答和分析学术/研究助手03基于法律法规、病历档案等提供信息参考专业领域咨询04常见误区：RAG是“取代大模型”吗？RAG是“增强”而非“取代”大模型RAG依赖大模型的生成能力，无法独立完成自然语言回答大模型通过RAG弥补知识缺陷，拓展适用场景RAG大模型带参考书的满腹经纶的学生一个满腹经纶的学生小

结检索增强生成技术RAG，是指将外部知识库检索与大语言模型生成结合的增强技术，

让大模型基于最新、精准的外部信息输出内容，而非仅依赖训练数据RAG与传统大模型的核心差异RAG的核心组成模块包括知识库构建、数据预处理和索引、检索与意图理解、生成模块、评估模块等RAG的核心价值包括实时更

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