<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
	<channel>
		<title>RAG on Cao Kailun</title>
		<link>https://www.caokailun.xyz/tags/rag/</link>
		<description>Recent content in RAG on Cao Kailun</description>
		<generator>Hugo</generator>
		<language>zh-cn</language>
		
		
		
		
			<lastBuildDate>Tue, 09 Jun 2026 02:07:04 +0800</lastBuildDate>
		
			<atom:link href="https://www.caokailun.xyz/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
			<item>
				<title>什么是 RAG 技术？一文读懂检索增强生成</title>
				<link>https://www.caokailun.xyz/posts/2026-06-09-what-is-rag/</link>
				<pubDate>Tue, 09 Jun 2026 02:07:04 +0800</pubDate>
				<guid>https://www.caokailun.xyz/posts/2026-06-09-what-is-rag/</guid>
				<description>&lt;p&gt;如果你最近在关注大模型、知识库问答、企业 AI 助手，几乎一定会看到一个高频词：&lt;strong&gt;RAG&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;很多人第一次听到这个概念时，都会把它理解成“让模型联网搜索”或者“给 AI 接一个向量数据库”。这些理解不能说完全错误，但都只说对了一部分。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;strong&gt;RAG 的核心，不是单纯“检索”，而是让大模型在生成回答之前，先从外部知识中找到更相关的信息，再结合这些信息进行回答。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description>
			</item>
	</channel>
</rss>
