RAG是目前企业落地大模型最实用的架构。它解决了一个核心问题：怎么让大模型基于你公司的私有文档回答问题。

一、RAG怎么工作

流程是：用户提问 → 系统从知识库中检索相关文档片段 → 把这些片段和问题一起发给大模型 → 大模型基于参考资料回答。这样回答就有了事实依据，减少了幻觉。

二、RAG的质量关键

RAG效果好不好，关键在检索质量。如果检索出来的文档片段和问题不相关，模型再强也答不好。这需要做好文档分块、向量索引优化、混合检索。

三、RAG不是万能

RAG适合有明确文档的场景：产品手册问答、内部制度查询、客服知识。它不适合需要深度推理或跨文档综合分析的任务。