通俗来说，**检索增强生成（RAG）**就像一个“聪明的助手”，它在回答问题之前，会先去一个巨大的“知识库”里找一找，看看有没有相关的资料，然后再结合这些资料给出一个更准确、更有根据的答案。简单来说，它就是“先查资料，再回答问题”的过程。
举个例子：
假设你问：“最近的iPhone有什么新功能？”
- 传统的语言模型可能会根据它之前学到的知识来回答，但这些知识可能已经过时了。
- RAG模型则会先去网上或某个知识库中查找最新的iPhone功能介绍，然后结合这些最新信息来回答你的问题。这样一来，它的回答就会更准确、更贴近现实。
RAG的两个关键步骤：
- 检索（Retrieval）：就像去图书馆找书一样，RAG会在知识库中搜索与问题相关的资料。
- 生成（Generation）：找到资料后，它会用这些资料来生成一个完整的回答，就像你写作文时参考了一些资料一样。
RAG的好处：
- 答案更准确：因为它会查找最新的资料，所以不会像传统模型那样“想当然”。
- 更有根据：它的回答是基于真实的信息，而不是凭空想象的。
- 节省时间：你不用自己去查资料，它帮你完成了这个过程。
用在哪些地方？
- 客服：比如你问客服关于产品的问题，RAG可以快速找到产品手册中的相关内容，给出准确答案。
- 医疗咨询：医生可以用它查找最新的医学研究，给出更专业的建议。
- 企业内部：员工可以用它快速找到公司内部的政策或技术文档。
总之，RAG就像是一个“边查边答”的助手，让回答更靠谱、更有用！
本文荟萃自，只做学术交流学习使用，不做为临床指导，本文观点不代表数字重症 ICU.CN立场。
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