RAG系统，全称 检索增强生成系统（Retrieval-Augmented Generation），是一种 结合了信息检索与生成模型的技术方法。其核心思想在于通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力，从而提供准确、相关且上下文连贯的响应。

RAG系统通常包括以下几个关键组件：

检索器（Retriever）：

负责从外部知识库或数据库中检索与用户查询相关的信息。

生成器（Generator）：

利用LLM将检索到的信息融合，生成接近人类表达的回应。

RAG系统的优势在于：

提高准确性：通过提供来自外部数据源的信息，可以显著提高大模型的准确性和可靠性。

保持数据新鲜度：无需对大模型进行重新培训或微调，可以保持数据的新鲜度。

增强上下文连贯性：生成的响应不仅连贯，而且与上下文高度相关。

RAG系统在大模型应用场景中被广泛使用，例如在问答系统、文本生成、摘要生成等领域。

需要注意的是，RAG系统在实际应用中也存在不准确的情况，这主要是由于检索到的信息质量和生成模型的局限性所导致的。因此，如何优化检索器和生成器的性能，以及如何设计更有效的检索策略，是当前研究的重要方向。