RAG 面试 6 连问，从原理到优化全部覆盖

大语言模型的知识来源于训练数据，存在固有的时效性限制和领域知识盲区。RAG (Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成) 在生成前检索外部知识，将事实信息注入模型上下文，是解决 LLM 知识边界问题的主流方案。本章覆盖 RAG 的核心原理、完整流程、关键优化策略以及在 Agent 系统中的角色。