<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>RAG 技术栈全景：从索引到检索到生成的完整链路 :: x7peeps</title><link>https://x7peeps.com/AI/04-RAG%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93/RAG%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A0%88%E5%85%A8%E6%99%AF%E4%BB%8E%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%88%B0%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%88%B0%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E9%93%BE%E8%B7%AF/index.html</link><description>RAG 技术栈全景：从索引到检索到生成的完整链路 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为将大语言模型应用于企业级知识密集型场景的主流范式。不同于直接依赖模型参数记忆知识的微调路线，RAG 通过在推理时动态检索外部知识源，将最新的、领域特定的信息注入生成过程，从根本上改变了 LLM 的知识获取方式。</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate/><atom:link href="https://x7peeps.com/AI/04-RAG%E4%B8%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93/RAG%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A0%88%E5%85%A8%E6%99%AF%E4%BB%8E%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%88%B0%E6%A3%80%E7%B4%A2%E5%88%B0%E7%94%9F%E6%88%90%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E9%93%BE%E8%B7%AF/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/></channel></rss>