RAG全称是Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。通俗来讲,就是在用户提的问题的基础上，引入相关资料信息，把“问题+相关资料” 一起给大模型，让大模型在参考资料的约束或提示下回答问题而不是随意发挥，从而期望大模型生成质量更高、更准确的答案，改善大模型”幻觉“、训练数据过时、 知识范围有限等带来的负面问题。
参见本人比较用心写的一篇关于LangChain使用教程的文章，在首发平台上发了，这里附上链接
mp.weixin.qq.com/s/pRHyjn5Cm…
