第九章 检索增强生成

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是将信息检索与语言生成结合的技术，通过在生成时动态检索相关知识，使模型能够给出更准确、更有依据的回答。RAG 是当前企业级 AI 应用的核心架构之一。

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本章目标

• 理解本章核心概念与适用场景

• 掌握可复用的提示词/工作流模式

• 能将方法迁移到自己的任务中

先修知识

• 建议先阅读上一章或同等基础内容

• 如涉及代码示例，具备基本编程与 API 调用常识

本章内容

• 9.1 RAG 系统的核心原理

• 9.2 检索策略与上下文组装

• 9.3 RAG 系统的提示词优化

• 9.4 高级 RAG 架构与实践

• 9.5 本章实战练习

• 本章小结