RAG 是什么？为什么知识库问答离不开检索
RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文常叫检索增强生成。它的核心不是让模型记住所有资料，而是在回答前先从外部知识库找相关内容，再让大模型基于这些内容生成答案。 它解决的是什么问题 普通大模型只依赖训练时学到的知识和当前输入，遇到公司制度、产品文档、合同条款、最...
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向量检索
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RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文常叫检索增强生成。它的核心不是让模型记住所有资料，而是在回答前先从外部知识库找相关内容，再让大模型基于这些内容生成答案。 它解决的是什么问题 普通大模型只依赖训练时学到的知识和当前输入，遇到公司制度、产品文档、合同条款、最...
向量数据库几乎成了 RAG 方案里的高频词，很多人一看到它就觉得这是个很重的基础设施。其实从功能上理解，它并不神秘。向量数据库的核心作用，是把文本、图片或其他内容的向量表示存起来，并且支持高效做相似度检索。也正因为它擅长“找最像的内容”，它才总是和 RAG 一起出现。 如果你做的是普通关键词搜索，传...