RAG

检索增强生成（RAG）是通过引用权威知识库来增强语言模型生成内容性能的技术。它不需重新训练模型，却能显著提升生成内容的相关性和准确性。RAG解决了大型语言模型在广泛应用中存在的信息过时、数据准确性不稳定等问题，通过权威信息源来提高信任度和灵活性，提供了一种经济高效的优化方法。RAG的工作包括四个主要步骤：创建外部数据、检索相关信息、生成增强提示、更新外部数据。不同于传统的语义搜索，RAG在生成响应时更为立体化，确保信息的质量和时效性。

检索增强生成（RAG）是一种结合生成模型与信息检索技术的创新AI框架，旨在优化自然语言处理系统的生成能力。RAG通过有效整合外部知识库的信息，补充生成模型的知识缺口，提高响应的准确性和时效性。本文探讨了RAG的工作原理及其在工业领域的应用优势，如生产线管理、智能运维和供应链优化等。通过提供及时可靠的信息，RAG助力行业智能化和数字化转型，展现了其在提升信息检索效率和工作效能方面的潜力。未来，RAG将在更多领域推动创新和商业价值的实现。