RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写，即检索增强型生成模型。它结合了检索（Retrieval）生成和（Generation）两部分。在处理任务时，先通过检索模块从大量外部知识源（如文本数据库）中找到与问题相关的信息，再将这些信息传递给生成模块，生成模块利用检索到的信息和自身语言模型能力，生成更准确、丰富且符合需求的答案。这种模型在处理需要广泛知识背景的任务时表现优异，能有效弥补传统生成模型知识有限的不足。