什么是检索增强生成（RAG）？
让 AI 回答前先从企业自己的资料里查找相关内容，再据此作答，减少答非所问和凭空编造。
详细解释
大语言模型不了解企业内部的资料。RAG 的做法是：先把制度、产品手册、合同等文档整理成可以检索的知识库；有人提问时，系统先找出最相关的几段内容，再交给模型，让它“看着资料”回答，还可以标出出处。
举个例子
销售问：“这款产品保修多久？”系统从产品手册里找到保修条款，模型据此回答“24 个月”，并附上手册对应的章节。
在企业里怎么用
常用于内部知识问答、客服助手、制度和流程查询。效果好不好，很大程度上取决于资料本身是否准确、完整、及时更新。
常见误区
以为把文件一股脑放进去就行。资料过时、彼此矛盾或者格式混乱，AI 的回答也会跟着出错。
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