先检索外部知识，再把相关内容提供给生成模型。
先检索外部知识，再把相关内容提供给生成模型。
在 AI 年鉴中，检索增强生成（RAG） 属于“应用与推理”知识分类，并与 0 条已审核模型版本事实建立关联。
术语解释用于理解字段含义，不能替代具体模型版本的来源、条件和证据。
术语页解释字段含义与阅读边界；具体模型的参数、条件和结论仍要回到对应版本记录和来源核对。
RAG 通常由索引、检索、上下文拼接和生成组成，可以减少模型仅依赖参数记忆的限制。实际效果取决于文档质量、切分、检索器、重排和引用策略。
RAG 不是模型本身的训练方法；使用 RAG 不代表模型已经学习或记住了外部知识。