了解检索增强生成技术如何革新知识管理方式
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与大型语言模型相结合的技术方法，用于提高AI系统回答问题的准确性、相关性和可靠性。
想象一下，当你问AI一个问题时，它不仅凭借自己在训练中学到的知识回答，还会先去查找与问题相关的最新、最准确的信息，然后再结合这些信息给出回答。这就是RAG的核心思想。
RAG系统通常由以下关键组件构成：
存储各种文档和信息，可以是企业内部文档、产品手册、政策文件等多种格式的内容。
当用户提问时，检索引擎会从知识库中找出与问题最相关的信息片段。
将用户的问题和检索到的相关信息结合起来，生成准确、流畅且符合上下文的回答。
将文档内容转换为向量形式存储，使系统能够快速找到语义相似的内容，而不仅仅是关键词匹配。
| 特点 | 传统知识管理系统 | 知识库问答系统 |
|---|---|---|
| 信息检索方式 | 主要基于关键词匹配 | 基于语义理解和相似度 |
| 答案生成 | 直接返回找到的文档 | 综合多个信息源生成流畅回答 |
| 用户体验 | 需用户自行阅读和理解多个结果 | 直接提供简洁明了的回答 |
| 数据更新 | 更新周期长，手动更新 | 支持快速更新和实时反馈 |
| 多语言支持 | 通常仅支持单一语言 | 原生支持多语言和跨语言检索 |
员工可以通过自然语言问答快速获取企业内部知识，无需翻阅大量文档。
客服人员可以获得准确的产品信息和解决方案，提高服务效率。
快速查询法规、政策和案例，辅助法律专业人士做出判断。
研发人员可以迅速了解最新技术动态，加速创新过程。
如果您想了解RAG技术是否适合您的企业需求，可以使用我们的方案选型计算器进行评估。