RAG

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）在模型生成回答前从外部知识库检索最新且相关的文档，并将调取的证据组装入上下文发给大语言模型。它能降低模型依赖参数记忆产生的事实幻觉、支持实时数据更新并提供可追溯的引用来源。