始终提供最新信息： LLM 可能会停留在过去，因为它们是根据特定时间点的数据进行训练的。RAG 解决了这个问题，它允许模型利用来自外部来源的实时数据，确保响应是最新且相关的。
掌握各行各业的语言：法 马其顿 whatsapp 号码列表 学硕士通常缺乏医疗保健、金融或法律服务等行业所需的专业知识。RAG 通过将模型连接到特定的知识库或数据库来解决此问题，使其能够检索和提供特定领域的信息。
保持数据真实：当缺乏足够信息时，LLM 通常会通过生成虚构事实来“产生幻觉”。RAG 通过从可信来源提取准确、经过验证的数据来帮助模型避免这种情况。
增强用户信任： RAG 提供准确可信的响应，从而增强用户的信任。当人们看到人工智能定期提供权威来源支持的可靠信息时，他们更有可能依靠它做出重要决策。
提供更深入的上下文理解： RAG 增强了模型理解查询上下文的能力。通过矢量数据库，它可以识别相关概念，而不仅仅是匹配关键字，
从而提供与用户问题的真实意图相符的更有见地和更相关的答案。
提供定制的知识交付： RAG 为开发人员提供了集成各种外部知识库的灵活性，使他们能够根据特定需求定制 AI 的功能。组织可以将模型连接到专有数据库或特定领域的资源，使其能够提供专业知识。
