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RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索、生成技术新型问答系统，它通过先说利用检索技术从大量文档中找到相关信息，而后利用生成模型对检索到信息实行处理、整合，生成到底答案，而传统检索式问答系统则是根据索引文档检索技术，直接从数据库或互联网中获取与查询相关文档片段，并通过文本匹配算法来确定最相关答案。
1. RAG原理
RAG工作流程可以分为以下几个步骤：
2. 传统检索式问答系统原理
传统检索式问答系统首要依赖于索引技术、文本匹配算法来完成信息查找。其工作流程大致如下：
1. 检索机制不同
RAG利用是先搜索后推理技术路线，在获取相关信息之后再实行回答；而传统系统则是直接在数据库中找到最接近难题答案，这种差异使得RAG能够更好地理解难题背后含义，并供应更加准确、连贯回答。
2. 答案质量不同
由于采用先搜索后推理方法,RAG能够更全面地收集到相关信息,并通过上下文理解等手段提高答案质量，相比之下,传统系统回答往往受限于预设结构化数据、简单文本匹配算法,导致其难以应对复杂多变难题场景。
3. 对于长尾难题持助情况不同
对于一些较为罕见或少见难题,RAG可以通过大量训练语料库获得足够背景知识来持助回答;可是传统方法大概因缺少特定领域特意训练而导致无法给出满意答案，于是,RAG在处理长尾难题方面具有明显优点。
4. 可扩展性、灵活性不同
RAG可以根据不同应用场景灵活调整其架构设计以及运用模型类型;而传统检索式问答系统往往须要针对具体应用场景定制开发相应搞定方案,扩展性、灵活性较差。
在实际应用过程中,这两种类型系统各有优点：
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