检索增强生成（RAG）是一种解决大型语言模型（LLM）在访问和利用特定、最新数据方面的局限性的技术。LLM 在海量的公共数据集上进行训练，但存在知识截止日期，这意味着它们无法访问训练之后创建的信息或私有公司数据。虽然微调可以调整模型的风格或行为，但它不能可靠地存储事实知识，并且随着数据的变化需要频繁重新训练。相反，RAG 首先从数据源检索相关信息，然后将其传递给 LLM 进行生成，从而确保响应基于当前和具体的事实，而不会压垮模型的上下文窗口或产生高昂的成本。 AI
影响 RAG 通过将 LLM 的响应基于当前数据，克服了幻觉和知识截止的限制，使其能够提供准确、上下文相关的答案。
排序理由 该条目解释了一个技术概念（RAG）及其对 LLM 应用的好处，而不是发布新产品或研究成果。
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