RichKing

通过学习沐曦MetaX关于RAG的课程，我深化了对大型语言模型（LLM）能力边界的理解，并清晰认识到RAG（检索增强生成）在释放LLM应用潜力中的关键作用。
首先，课程让我对LLM有了更辩证的看法。LLM如同一位知识渊博、精通语言艺术的“通才大脑”，在内容生成、对话和归纳方面表现卓越。然而，它的强大也伴随着固有的缺陷：一是“知识过时”，其知识被锁定在训练数据的截止日期，无法获取最新信息；二是“凭空捏造”，当遇到其知识盲区或需要精确事实的场景时，它可能会自信地产生幻觉，影响回答的可靠性，尤其是在企业私有知识或专业领域。
而RAG框架正是为解决这些痛点而生的核心技术。它巧妙地为LLM外挂了一个“可实时查询的外部知识库”。整个工作流程可以理解为：当用户提问时，RAG系统并不直接将问题抛给LLM，而是先在指定的数据库（如企业内部文档、实时资讯库）中检索（Retrieve）出最相关的信息片段，然后将这些精准的上下文信息与原始问题增强（Augment）组合，形成一个更丰富的提示（Prompt），最后再交由LLM进行生成（Generate）。
如果说LLM本身是一场“闭卷考试”，依赖其固有的记忆储备，那么RAG就将其变成了“开卷考试”，让LLM可以参考实时、准确的资料来作答。这不仅极大地缓解了模型的幻觉问题，更将LLM的应用从泛娱乐领域拓展到对事实性、时效性要求极高的企业级应用，使其成为连接通用大模型与垂直领域知识的桥梁。总而言之，RAG是推动LLM从“有趣的玩具”迈向“可靠的工具”的关键一步。