什么是 RAG？检索增强生成为什么能让 AI 回答更准确

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是先从你的资料库里检索相关内容，再让大模型据此回答的技术。它是企业落地 AI 最常用的方式之一。

为什么需要 RAG

大模型的知识停留在训练截止日，也不了解你公司的内部资料；直接问它就会幻觉。

RAG 先从文档、数据库里找到相关段落，再把这些“证据”连同问题一起交给模型，回答就有据可查。

它和微调的区别

RAG 改的是“喂给模型的资料”，数据可随时更新，成本低、可溯源。

微调改的是“模型本身的行为风格”，适合固定语气和流程。大多数企业先用 RAG 解决知识问题，再考虑微调。

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