检索增强生成（RAG）是指在大型语言模型回答问题之前，从外部知识库中检索相关信息，以提高答案的准确性和减少模型的幻觉现象。该方法结合了参数化知识与非参数化外部知识库，能够引用来源，从而增加答案的透明度，并支持知识的更新和特定领域知识的引入。
