别名：RAG
本词条约 180 字 | 阅读约 1 分钟 | 更新于 2026-09-25
检索增强生成（RAG）是让大模型在回答前先从外部知识库或网络检索相关内容、再据此生成答案的机制。它能减少模型「凭空编造」、提升事实性与时效性，也是 AI 搜索引用网页内容的常见实现方式。
被检索到的内容质量，直接决定 AI 给出的答案质量。对企业来说，把信息组织成清晰、准确、易检索的片段（结论 + 依据 + 出处），更容易被 RAG 系统命中并引用。