RAG（Retrieval Augmented Generation），是指“检索增强生成”，它主要通过检索已有文档（如，企业内部，或者某一领域，或者某个垂直行业等等的内容）的方式，进而将得到的结果作为输入 LLM 的 Prompt 更相关的上下文 Context 来给出更好的回答。 我们都知道，对于一些通用的 LLM，它们所能回答的内容是基于训练该 LLM 时使用的数据集，而且由于模型超大所以使用的训练数据的时效性也是会差一些。而对于某个特定的领域内的内容， LLM 它可能没有或者“知道”得不够精细，甚至对一些最新变化的内容它也不一定包含，所以，需要通过一些方法将 LLM 所不包含的内容“增强”进去，这样就有了类似 RAG 之类的方法，能够解决我们所面临的一些问题。 具体来说，使用 RAG 能够获得的好处，可以概括成如下 4 点（来自 databricks，详见文末参考链接）： Providing up-to-date and accurate responses Reducing inaccurate responses, or hallucinations Providing domain-specific, relevant responses Being efficient and cost-effective 使用 RAG 构建基于 LLM 的应用，