RAG全栈技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过将信息检索与生成模型结合，显著提升AI系统的知识准确性与输出质量。其核心架构分为三部分：检索器（Retriever）负责从外部知识库中提取与用户查询相关的文档或段落，通常采用稠密向量检索技术（如FAISS、Milvus）；生成器（Generator）基于检索结果与原始输入生成最终文本，常用预训练语言模型（如GPT-4、Llama 3）。