RAG 是什么？让 AI 先查资料再回答
导语
企业知识库、客服机器人常说 RAG，其实就是「先搜再答」。
这是啥
**RAG**（检索增强生成）分两步：
1. 从你的文档库里**搜**相关段落
2. 把搜到的内容**喂给**大模型，让它据此写回答
为啥重要
- 比纯聊天更贴近「你们公司的内部资料」
- 比微调便宜，适合 FAQ、手册、政策条文
- 仍可能答错，但比空口编好不少
怎么用
- 个人场景：把资料贴进对话，或开「带文件上传」的功能
- 提问时指明范围：「只根据附件回答」
- 文档要结构清晰、标题明确，方便检索
注意
- 搜错段落，AI 会基于错误材料自信作答
- 资料过期要及时更新
三句话总结
1. RAG = 检索 + 生成，先找材料再回答。
2. 适合有固定资料库的场景。
3. 资料质量和检索准确度决定效果上限。