RAG 是 Retrieval-Augmented Generation 的缩写，翻译成简单点就是“边查资料边回答问题”。

怎么理解：

想象一下你考试遇到不会的题，身边有一本百科全书，你可以一边翻书（查资料），一边用书里的内容来写答案。这种方法比你光凭记忆答题更准确，因为你查到了最新、最全的知识。

在 AI 里：

1. Retrieval（检索）：AI 会先从一个知识库（像百科一样的资料库）里找出相关信息。

2. Augmented（增强）：把这些找出来的资料加到 AI 的“大脑”里，帮助它更好地理解问题。

3. Generation（生成）：AI 根据这些资料和自己的理解生成答案。

为什么要用 RAG？

普通 AI 只能用它之前学到的知识回答问题，但如果这些知识过时或不够全，它就答不好。而 RAG 可以随时查资料，给你最新、最准确的答案。

小学生版例子：

你问我：“恐龙为什么会灭绝？”

我本来不知道答案，但我可以先翻百科书（Retrieval），然后把查到的内容整理成一句话告诉你：“因为环境变化和小行星撞地球”（Generation）。

简单说，RAG 就是“查了再答，比光凭记忆更聪明”。