检索增强生成（RAG）技术解析：大模型时代的“知识导航系统”
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是人工智能领域的一项突破性技术，通过将大型语言模型（LLM）与外部知识库动态结合，解决了传统大模型在知识时效性、准确性和可解释性等方面的核心痛点。其本质是让AI像人类一样“查阅资料再回答问题”，而非仅依赖记忆中的知识。以下是其核心逻辑与技术价值的详细解析。
一、RAG的核心原理：知识检索与生成的协同闭环
知识库构建（Indexing）
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文档分割与向量化：
- 将各种格式的文档（PDF、网页、数据库等）分割为语义连贯的文本块。
- 使用嵌入（Embedding）技术将这些文本块编码为高维数学表示，并存储于向量数据库（如FAISS、Milvus）中。
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关键技术突破：
- 分块优化算法：例如按段落切分或使用语义重叠窗口，缓解上下文长度限制。
- 多模态处理：实现对图像（OCR）、表格等非结构化数据的整合。