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RAG 指 Retrieval-Augmented Generation ，这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的自然语言处理技术。RAG 模型通过检索大量文档中的相关信息来增强语言生成任务，比如回答问题、文本摘要、内容创作等。
RAG 的重要性在于它能够处理复杂的查询，提供基于大量数据源的深入回答，这在传统的基于规则或统计的语言模型中很难实现。
NebulaGraph 率先提出 GraphRAG 的方法，并于 2023 年 8 月 与 LlamaIndex 联合发布 GraphRAG，之后 NebulaGraph GenAI Team 构建了开箱即用的 GenAI Suite, 使 GraphRAG 更易用，且性能更强大。
你认为 RAG 最适合用在哪些具体场景呢？
唠嗑奖励
- 获得相应经验值，可用于兑换精美周边
唠嗑时间
2024.11.22-11.29（为期一周）