检索增强生成（RAG）是一种通过使大型语言模型（LLM）在生成响应前能够访问外部知识库来增强其能力的技朧。这种方法解决了LLM的局限性，例如知识不完善、信息过时和事实不准确等问题。RAG的工作原理是首先从指定的集合（如研究论文或内部数据）中检索相关信息，然后利用检索到的上下文来告知LLM的答案，有效地将闭卷考试变成开卷考试。该概念建立在信息检索领域数十年的工作基础上，并将其与生成式语言模型相结合。 AI
影响 通过将响应 grounding 在外部、最新的信息上，提高了LLM的准确性和相关性。
排序理由 该条目讨论了一种改进LLM的技术（RAG），借鉴了信息检索和机器学习领域的成熟概念，而不是发布新模型或产品。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- natural language processing
- retrieval-augmented generation
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