夜雨聆风RAG（检索增强生成）是企业落地AI的三大路径之一，适合"自有数据+大模型"的场景。
📅 发布时间：2026年5月17日
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🏷️ 文章分类：#知识科普 #RAG
什么是RAG？
RAG = Retrieval（检索）+ Augmented（增强）+ Generation（生成）。简单说：先从你的数据库检索相关信息，再让大模型基于这些信息生成回答。
RAG vs 微调 vs 长上下文
| 方案 | 成本 | 更新频率 | 适用场景 |
| RAG | 低 | 实时 | 企业知识库、客服问答 |
| 微调 | 高 | 慢（需重新训练） | 垂直领域专家模型 |
| 长上下文 | 中 | 实时 | 单次查询数据量小 |
RAG工作流程
1. 文档切分：把长文档切成小块（chunk）
2. 向量化：用Embedding模型把文本转成向量
3. 检索：用户提问时，从向量库检索最相关的片段
4. 生成：大模型基于检索结果生成回答
硅基觉醒视角
RAG不是万能的。如果你的数据质量很差，RAG的效果也会很差。落地RAG的第一步是：清洗和结构化你的数据。
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