RAG技术通过提取相关信息提升语言模型准确性，减少错误，提供可靠回答

检索增强生成（RAG）是一种技术，通过从数据库或文档中提取相关信息来提高大型语言模型的准确性。这种方法确保模型的响应基于最新和准确的数据，从而减少错误和“幻觉”，避免模型提供虚假信息。对于用户而言，RAG 提供了更可靠和可信的回答，使他们能够验证生成这些回答所用的来源。此外，这种方法还节省了资源，无需通过新数据重新训练模型。

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