一、什么是RAG？
让 LLM 先检索外部知识，再生成答案，减少幻觉，提高回答准确性。
二、RAG的关键技术有哪些？
RAG的关键技术一：向量检索（Vector Search）。使用嵌入模型（如 OpenAI Embeddings、DeepSeek Embeddings）将文本转化为向量，在 FAISS、Milvus、Weaviate 等数据库中查找最相关的文档。
RAG的关键技术二：融合上下文（Context Fusion）。
1、直接拼接文档
2、内容生成文档摘要
3、选择最相关的段落
三、RAG的典型应用有哪些？
1、企业知识库问答法律
2、医疗文档搜索代码搜索（如 GitHub Copilot）
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