正版澳门内部传真图片-澳门内部传真（中国）

你有没有遇到被AI“坑”了的糟心事？

问AI“现在黄金多少钱一克？”，它却引用了去年底的数据，和今天的金店报价不一致......

让它推荐“周末亲子游好去处”，结果推荐了几个已经取消儿童项目的景区......

这不是AI不聪明，而是它只会“背书”！传统大模型依赖训练时的旧数据，而不会实时“查资料”。

而今天要介绍的RAG系统，能让AI不再靠死记硬背，而是像“学霸”一样，先查资料再答题！

什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成在2020年首次被提出，但其真正火起来也是自ChatGPT发布以后（2022年12月）才开始的。

ChatGPT给出了官方一些的说明，本质上其给大模型带来的价值可以粗略提炼为：没有应用RAG技术的大模型在回答问题时是闭卷考试，而应用了RAG技术的大模型则是——通过外挂了一个知识库来实现开卷考试。

目前大模型在生成回答时有3大问题：容易出现幻觉、缺乏专业知识、回答缺乏可解释性，而RAG技术通过外挂专业的知识库、在生成答案时结合知识库回答问题、同时在最终生成结果中展示知识库信息来源，一定程度上有效地解决了这3大问题。

那么，RAG是怎样解决上面这3大问题的呢？

首先我们来看一下RAG的流程架构：

上述架构简单理解就是下面这样一个步骤：

第一步：建“图书馆”（索引阶段）：

把海量信息（合同、论文、报告等）切成“知识卡片”。

用AI给每张卡片贴上“智能标签”（向量化），存进“智能知识库”。

第二步：快速找答案（查询阶段）：

你提问时，AI助理就用“关键词+语义”搜索，快速找到最相关卡片。
再结合这些卡片，生成一份逻辑清晰、内容可靠的回答。

用户提问：“德阳发展杯最低需要几人组队报名”

传统AI回答：“为了获得准确的信息，建议您直接查看赛事官方发布的报名须知或竞赛规程，或者联系赛事主办方进行确认。一般来说，团队项目的最低人数可能是 3人、5人或更多，具体取决于比赛的性质(如篮球、足球、排球等)。

AI的训练数据里面并不会有这样特定数据，例如特定的企事业单位或组织的内部制度、活动安排等，因此回答会比较泛。

有了RAG系统：立刻查阅相关知识库文档，然后精准回答需要8人，并给到引用材料。

有了知识库，AI就会从知识库中找到相关的描述，并根据知识库中的数据返回给用户相对更准确的回答。

RAG可以给企业带来哪些帮助？

目前，AI在企业应用的几大经典场景分别是智能助手、智能客服、内容创作，这些场景无一例外都应用到了知识库和RAG技术。

企业为什么选DeepSeek+RAG

由于DeepSeek的开源，让现在不少企业都渴望快速部署一套本地化的大模型来解决日常一些个性化或流程化的需求，但是在实际操作过程中会发现，仅仅部署一套大模型还远远不够，还需要在此基础上做一系列的开发。

目前主流开发为：大模型微调、大模型+RAG。但由于大模型微调技术要求较高，且存在成本投入，因此当下，大模型+RAG技术的运用越来越受到不少企业的青睐。

这套组合拳有哪些好处呢？

知识不过期：实时查资料，回答不再“跟不上时代”。

各行各业都能用：医疗、教育、法律、金融、政务……统统适配！

企业级安全保障：支持本地化部署，数据安全可控，适合金融、医疗等对安全有要求的领域。

全自动流程：无需懂技术，小白也能轻松上手。从文档处理到生成答案，全流程自动化。

降低人力成本：报告自动生成、客服自动应答，人力成本大幅缩减。