RAG 检索增强生成路线图

RAG（检索增强生成）路线图 展示了一种将外部知识与大语言模型相结合的实用型 AI 架构，用于解决模型“只依赖参数记忆”的局限。在这套流程中，系统首先对已有文档进行向量化并存入向量数据库，从而支持基于语义的高效检索。当用户提出问题时，问题本身也会被向量化，用于从向量数据库中检索最相关的内容，这些内容会作为上下文被注入到 Prompt 中，再由大语言模型生成最终答案。通过将“检索”与“生成”结合，RAG 显著提升了回答的准确性、专业性和知识时效性。这条路线图真实反映了当前企业级 AI 助手、知识问答系统和搜索增强应用在生产环境中的主流实现方式。