前言在大数据和人工智能的浪潮中，信息检索技术迎来了飞速发展。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，作为这一浪潮中的创新成果，通过融合检索与生成技术，优化了搜索结果，使其更精准地满足用户需求。
来源：中国青年报 AI大模型正在赋能千行百业，也在改变人们的生产生活方式。而在享受智能带来的高效与便利的同时，烦恼疑虑也随之而生。AI会取代就业吗？AI生产的内容准确吗？还有先行一步者面对快速迭代技术的迷茫。
注：本文成文与 2024 年 9 月 1 日，随着时间推移，文章中的结论可能会发生变化。此外，本文面向的读者是非算法团队的产品经理，为了保障文章的可读性，可能会省略部分细节，同时文章重点是工程落地而非学术探讨，不具备任何辩经的价值。
Lewis， Patrick， et al. “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks.” ArXiv abs/2005.11401 : n. pag.于钟海 分析员 SAC 执证编号:S0080518070011 SFC CE Ref:BOP246。
