一、為什么需要RAG？大模型的“知識困境”與破局之道

大模型雖然“博學”，但它的知識庫存在兩個致命短板：

1. 缺乏私有知識：比如企業內部的產品手冊、客戶數據、行業報告等；
2. 知識更新滯后：大模型的訓練數據往往停留在某個時間點，無法實時獲取最新信息（比如今天的股票行情或政策變動）。

這時候，RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）技術就成了“外掛大腦”。簡單來說，RAG的工作流程分三步：

• 檢索：從企業私有知識庫中快速找到與用戶問題相關的文檔片段；
• 增強：將這些片段作為上下文輸入給大模型；
• 生成：大模型結合上下文，輸出更準確、更專業的回答。

舉個真實案例：
某金融公司用百煉搭建了