RAG模型，全稱Retrieval-Augmented Generation，是一種自然語言處理模型架構，旨在結合信息檢索和生成兩個關鍵的NLP（Natural Language Processing）任務。通過這種方式，RAG模型可以有效地利用外部知識庫來提高生成內容的質量和相關性，特別是在處理特定領域知識和需要引用外部信息的任務中。
RAG模型通常包括兩個主要組成部分：
信息檢索模組。負責從大型文本數據中檢索相關的信息。
生成模組。根據檢索到的信息，負責生成輸出文本。
RAG模型的優點包括：
提高模型的性能，特別是在知識的局限性和幻覺問題方面。
利用知識圖譜中的信息來生成更加豐富和準確的回答。
適用於多種套用場景，如問答系統、對話系統、知識推理等。
此外，RAG模型還可以利用知識圖譜中的實體、屬性和關係信息，通過結合檢索器和生成器，從知識庫中檢索相關信息並融合到生成模型中，從而提高生成結果的質量。