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什么是 RAG（搜索扩展生成）？基本概念解释
RAG 的工作原理首先使用搜索技术检索相关数据，然后使用生成式 AI（例如 GPT 模型）根据该数据创建自然答案。这种技术提高了搜索准确性，并为用户提供了更自然、更有用的信息。这项技术在常见问题解答系统、客户支持、学术研究等方面特别有用。

RAG
RAG技术最大的好处是提高了搜索结果的上下文理解。传统搜索引擎仅返回与搜索查询完全匹配的信息，但通过利用 RAG，可以通过组合相关信息来提供更相关的答案。此外，数据可以实时更新，因此可以根据最新的信息生成答案。

RAG 技术在商业领域的应用示例
公司越来越多地使用 RAG 技术来支持其内部知识管理系统和常见问题解答机器人。例如，在客户支持方面，可以根据过去的常见问题解答和手册为客户查询生成适当的答案，从而提高支持操作的效率。金融机 rcs 数据白俄罗斯 构还使用 RAG 在大量监管文件中搜索正确的信息并快速生成报告。

RAG 与其他 AI 技术（例如 GPT）的关系
RAG 技术可以与 GPT 和 BERT 等大规模语言模型 (LLM) 相结合，提供更高级的搜索结果。例如，通过利用GPT-4等模型，可以更准确地掌握用户意图并生成更详细、更合适的答案。这使得提供交互式信息而不是简单地搜索信息成为可能。