联网 / 检索增强Retrieval-Augmented Generation, RAG
Retrieval-Augmented Generation, RAG
解决什么问题What problem it solves
回答之前先去查资料，把查到的内容塞进上下文里再回答。Let the model look things up before answering, instead of answering from memory alone.
这是什么What it is
一种做法：先从你的文档或数据库里检索相关片段，再让模型基于这些片段作答。
它解决的是「模型不知道你的私有资料」和「知识会过时」两个问题。
Retrieval-augmented generation: fetch relevant passages first, then have the model answer using them, ideally with citations.
为什么需要知道Why it matters
这是让模型用上你的私有文档最实用的手段，通常比微调更便宜也更安全。It is the most practical way to reduce hallucination and give a model private or current knowledge.
别名Chinese aliases
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