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Oct 25, 2025 01:38 PM
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项目背景
为了应对模型训练数据和现实生活中实际数据之间的存在的时效性问题以及涉及私域知识的问答场景，RAG技术应运而生。RAG，顾名思义就是通过向外部数据源获取对应的数据（Retrieval），用于增强（Argument）大模型生成（Generation）的回答质量。
最早出现的RAG架构是简单的Retrieval - Generation架构，我们拿到用户给出的问题，进行一定的预处理（关键词提取等等），得到预处理之后的问题，接着通过Embedding Model从海量资料中抓取相关的资料作为Prompt交给大模型用于增强模型回答的质量。