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    RAG

    RAG的核心思想在于：在生成回答之前，通过高效的信息检索系统先获取相关的背景知识和事实数据，再将这

    些检索到的信息作为生成模型的上下文提示，从而引导生成过程向更加准确、真实的方向发展，减少大模型的

    幻觉问题。

    ●核心思想：通过从外部知识库动态检索相关信息来增强LLM的上下文，LLM基于这些实时获取的信息生

    成答案。知识是“外挂”的。

    ●优点：

    ○知识更新灵活：知识库可以独立于LLM进行频繁更新，确保信息时效性，成本相对较低。

    ○减少幻觉：通过将答案锚定在检索到的事实上，显著减少LLM编造信息的倾向。

    ○高可

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