一、RAG是什么？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的大模型应用架构，通过从外部知识库检索相关文档辅助大模型生成回答，可有效提升回答准确性与时效性。

二、RAG包含哪些模块？

· 知识库构建模块：将文档处理为可索引形式。

· 检索模块：通过向量检索或关键词检索召回相关内容。

· 重排序模块：对检索结果进行精细排序。

· 生成模块：将检索结果与查询组合生成回答。

· 评估模块：评估RAG系统回答质量。

三、RAG的发展历程

RAG概念2020年由Meta AI团队在论文中正式提出。2021年后随着大模型应用兴起而快速发展。2023年RAG成为大模型企业落地的主流架构。当前RAG与向量数据库、Agent深度结合。

四、为什么做GEO的过程中要注重RAG？

· 提升回答准确性：减少大模型幻觉。

· 支持实时知识：通过外部知识库保证信息时效性。

· 保护数据隐私：通过本地知识库实现私有数据安全访问。

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