这就是 RAG的全部评论

感谢分享！RAG（检索增强生成）是一种提升大语言模型回答准确性的架构，核心是“先检索、再生成”：面对用户问题，先从文档库中精准检出相关片段，再将问题和这些片段一起交给LLM生成答案，从而减少幻觉、增强可信度。其关键环节包括文档预处理（切片、向量化、存入向量数据库）、语义检索（用Embedding模型将问题和文本映射为向量，按相似度匹配），最后融合上下文生成回答。整个流程兼顾了知识时效性与模型可靠性。

你怎么不自己总结 光艾特小智