RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种通过检索技术增强生成的技术。它通过检索自有数据库中的相关信息，然后结合大语言模型（LLM）生成最终的答案。在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务。然而，这些模型存在一些固有的局限性，如“模型幻觉问题”、“时效性问题”和“数据安全问题”。为了克服这些限制，检索增强生成（RAG）技术应运而生。
检索增强生成（RAG）技术在弥补大型语言模型（LLM）的局限性方面取得了显著进展，尤其是在解决幻觉问题和提升实效性方面。在之前提到的LLM存在的问题中，特别是幻觉问题和时效性问题，RAG技术通过引入外部知识库的检索机制，成功提升了生成内容的准确性、相关性和时效性。
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RAG技术通过检索外部知识库，避免了幻觉问题的困扰。相较于单纯依赖大型语言模型对海量文本数据的学习，RAG允许模型在生成文本时从事实丰富的外部知识库中检索相关信息。
RAG技术的时效性优势使其在处理实效性较强的问题时更为可靠。通过与外部知识库的连接，RAG确保了模型可以获取最新的信息，及时适应当前的事件和知识。
与传统的知识库问答（KBQA）相比，RAG技术在知识检索方面更加灵活，不仅能够从结构化的知识库中检索信息，还能够应对非结构化的自然语言文本。
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