所谓RAG，就是检索增强生成，它通过引入检索机制，使得模型在生成回答时能够参考更多的信息，从而提高了回答的准确性和丰富性。 但ChatGPT这里，虽然也搜到了相关内容，还像模像样地给出了视频，但标注引用的链接当中并不包含答案，而且回答的数字也是错的。

DeepSeek-R1的成功，无疑是中国在大模型技术领域的一个缩影。与国外顶尖的AI产品相比，DeepSeek-R1不仅在性能和功能上具有竞争力，更在成本控制上表现卓越，这一特点恰恰戳中了众多外企的痛点。

RAGFoundry很高的灵活性和扩展性，支持设计和实验各种RAG用例，这包括数据选择、聚合、过滤、检索、文本处理、文档排名、少样本生成、提示设计、微调、推理和模型评估等。

也正是这一点戳到了OpenAI和Claude的痛处。 做搜索出身的百度，将积累下来的技术经验用到了模型产品当中，把RAG能力做成了模型特色，让文心一言 ...

RAG技术通过引入检索机制，增强了模型生成答案的准确性和丰富性。在面对信息的时效性和准确性的双重要求时，RAG技术能通过外部资料的调用，有效降低大模型幻觉现象的发生，更加权威和可靠。因此，随着文心一言的崛起，RAG能力也逐渐呈现出强大的市场竞争力。 以实际案例来看，文心一言与ChatGPT的对比展现了RAG技术的优势。在面临时效性问题时，文心一言能够在一次连珠炮式的提问中，准确且清晰地回答多个问题 ...