AI RAG
RAG 全称是 Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。
通过从外部知识库中检索相关信息，为AI提供实时、上下文相关的知识，从而减少幻觉并增强专业性。
RAG 优势
- 准确性高
- 解释性强
- 成本低
- 知识新且灵活
RAG 工作流程
- 索引：对资料进行处理，存储在向量的知识库。
- 检索：搜索与问题相关的片段。
- 生成：将问题和片段一起作为提示词，传给LLM。
- 输出：LLM再根据提示词生成回答
应用框架
- LangChain
- LlamaIndex
- Dify
- RAGFlow
- GraphRAG