检索增强生成技术 (Retrieval-AugmentedGeneration，RAG)由Meta AJ于2020年所提出，检索方法特指向量检索，RAG技术利用文本嵌入模型和生成模型之间的协同作用，将带有参数记忆的隐性知识seq2seq模型与带有非参数记忆的外部知识库相结合起来，利用嵌入模型将输入问题向量化，然后结合知识向量数据库以及高效、准确的近似最近邻搜索算法进行搜索，将相关检索结果与用户提问共同输入给大模型，获得更为准确的文本生成结果。