这一架构目前广泛应用于各类 AI 业务场景中，例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然 RAG 通过知识增强一定程度上缓解了 LLM 幻觉问题，但是依然面临准确度不高的问题，它受限于信息检索流程固有的限制（比如信息检索相关性、搜索算法效率、Embedding模型）以及大量对 LLM 能力依赖，使得在生成结果的过程中有了更多的不确定性。
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