RAG

一句话：先查资料再回答

它是什么

RAG 可以理解成让 AI 先从资料库里找相关内容，再根据资料回答。它的作用是减少 AI 乱编，让回答更贴近你自己的知识库。比如 AI 实战百科可以先搜词条，再让模型总结答案。

适合干什么

• 知识库问答
• 客服问答
• 企业内部资料查询
• 减少 AI 幻觉

不适合干什么

• 不适合资料本身不准确的场景
• 不适合完全替代人工审核

普通人怎么用

你可以先理解为：不要让 AI 凭空答，先让它看资料，再让它回答。

进阶用户怎么用

RAG 流程通常包括资料切分、向量化、检索、重排序、拼接上下文、模型回答和来源展示。

常见误区

• 误以为 RAG 能让 AI 永远正确，其实资料错了，回答也可能错
• 误以为 RAG 一定要一开始就做，小项目可以先用普通搜索

和相似工具的区别

• 和普通聊天不同：RAG 会先检索资料
• 和知识库不同：知识库是资料，RAG 是使用资料回答问题的方法

入门步骤

• 先整理高质量资料
• 用搜索找出相关内容
• 让 AI 基于搜索结果回答并标注来源