现有的LLM已经具备了理解、生成、逻辑和记忆能力，RAG(Retrieval Augmented Generation)则是为其套上外挂，使LLM能够访问训练数据来源之外的权威知识库，并生成领域特定的内容，而无须重新训练模型。

RAG的优势

• 经济高效：LLM无须重新训练，即可访问和生成领域内容。
• 减轻幻觉：LLM根据用户输入，并根据它的训练语料生成内容。RAG引入了信息检索组件，该组件利用用户输入首先从新数据源提取信息。用户查询和相关信息都提供给LLM。LLM使用新知识及其训练数据来创建更好的响应。

RAG的缺点

• 维护成本高：RAG需要实时维护其数据库，是个系统工程
• 平响增加：RAG增加了检索流程，使得响应耗时增加，影响用户体验

RAG的工作流程

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参考

• 什么是 RAG？