《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》- RAG技术详细解析
2020 年论文提出的 RAG(检索增强生成),专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定,先精准抓取相关知识片段,再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练,检索与生成协同优化,事实准确率显著提升,幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识,还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需,推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。
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