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与仅依靠生成方法的传统模型不同，RAG结合了两个不同但互补的过程（基于检索的方法和生成模型）来创建上下文丰富，准确且高度相关的响应。该框架在事实数据中的输出，减少AI幻觉的机会以及为信息密集型任务提供更可靠的解决方案方面擅长将输出扎根。通过从预先构建的数据库中检索到的数据中进行响应，RAG确保信息准确，与用户的查询相关，并最大程度地减少产生不正确或无关紧要的内容的风险，这是纯粹生成模型的常见问题。
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