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> 在AI技术飞速发展的当下，RAG（检索增强生成）作为实用的前沿技术，正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理，从知识入库到检索的全流程，并结合公司考勤管理制度实例演示其应用，助你轻松掌握RAG技术。
在AI应用领域，各种新技术新名词层出不穷，但最实用的技术莫过于RAG了。
相信稍微接触过AI的同学都不会陌生，但要想用好RAG，还是有一定门槛。
今天咱们就来聊一聊RAG。
RAG是什么？
检索增强生成
Retrieval-Augmented Generation
一般用户在使用大模型的时候，其实只需要使用自然语言问问题，大模型就会返回相应的答案。
普通人使用大模型的方式
所以只要掌握好提示词工程，大多数场景就已经可以让大模型乖乖给你干活了。想了解提示词的同学，可以去看上一篇文章。
你真的会写提示词吗？高质量提示词指南来了！
但是大模型能回答的仅限于公域知识。如果你有一个私域文档，希望大模型根据文档的内容回答问题。要怎么搞？
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也很简单，只要把文档丢给大模型让他参考就可以了。
https://www.woshipm.com/ai/6253849.html