检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成方法的自然语言处理技术。它结合了信息检索和文本生成两种技术，以帮助生成更加丰富、准确的文本。RAG模型首先根据输入的检索问题从语料库中检索相关文本，然后利用这些文本进行文本生成，生成与检索问题相关的文本结果。这种方法旨在提高文本生成的质量和准确性，尤其适用于需要大量外部知识或信息检索支持的生成任务。RAG模型在问答系统、对话系统等自然语言处理任务中取得了不错的表现。
什么是检索增强生成-(RAG)
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