RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型是一种结合了检索和生成能力的深度学习模型。它主要由两个核心组件构成：

检索模块：

负责从知识库或其他数据源中检索与输入相关的信息。

生成模块：

利用检索到的信息来生成更加准确和相关的输出。

RAG模型常用于需要访问外部知识或实时信息的任务，例如问答系统、文档摘要、推荐系统、对话系统和文本翻译等。通过将检索到的信息与大型语言模型（LLM）的生成能力相结合，RAG能够提高信息查询和生成的质量