随着大语言模型的快速发展，我们面临着知识时效性和准确性的挑战。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索系统和生成模型的优点，为AI应用带来了革命性的改进。

大模型的局限性

传统的大语言模型存在几个明显的局限性：

1. 知识截止日期：模型训练完成后，无法获取最新信息
2. 事实准确性：模型可能产生"幻觉"，编造不存在的信息
3. 领域专业性：在特定专业领域，模型可能缺乏深度知识
4. 实时性：无法处理实时变化的数据