RAG是什么意思？检索增强生成通俗讲解

现在做大模型应用经常说RAG，很多朋友问：**RAG到底是什么意思？通俗讲到底是干嘛的？**

今天给你讲明白。

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RAG是什么？一句话说清楚

**RAG 就是 Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是**检索增强生成**。

通俗说就是：**让大模型先去你的知识库搜相关资料，然后再根据资料回答你，这样回答更准更不容易瞎编**。

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为什么需要RAG？大模型不是什么都知道吗？

大模型有两个问题：

1. **会瞎编（幻觉）** —— 大模型有时候会编一些不存在的东西，一本正经的胡说八道
2. **知识过时** —— 大模型训练数据截止到某个时间，不知道最新的事情
3. **私有数据不知道** —— 你公司内部资料，大模型训练的时候没见过，当然不知道

RAG就是解决这些问题的。

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RAG工作流程，通俗说就是四步：

1. **你问大模型一个问题**
2. **RAG先去你的私有知识库/文档里搜**，找出和你问题相关的内容
3. **把搜出来的资料和你的问题一起给大模型**
4. **大模型根据资料给你回答**，这样回答就是基于你给的资料，不容易瞎编，也有最新信息

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举个例子你就懂了

你有一个公司内部知识库，现在你问AI："我们公司年假怎么规定的？"

• **不用RAG**：大模型不知道你们公司规定，可能瞎编一个，错了
• **用RAG**：先去你公司员工手册搜，找到年假规定那一段，把内容给大模型，大模型整理一下回答你，就是对的

就这么简单。

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RAG和微调哪个好？

| 对比 | RAG | 微调 |
|------|-----|------|
| 知识更新 | 容易，换资料就行，重新检索就行 | 需要重新微调，麻烦 |
| 成本 | 便宜，不需要重新训练 | 贵一些，需要训练 |
| 减少幻觉 | 很好，回答基于给定资料 | 有帮助，但不如RAG直接 |
| 适合场景 | 私有知识库、问答、最新知识 | 改模型风格、特定任务能力 |

很多时候，可以两个一起用，效果更好。

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总结

一句话：**RAG就是让大模型回答你问题之前，先去你的资料里搜一搜相关内容，再结合资料回答，这样回答更准，更少瞎编，还能用到你自己的私有数据**。

就是这样，解决大模型瞎编和知识过时问题，非常实用，现在做大模型应用都常用它。

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*本文仅供学习参考*

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