在阅读理解的背景下，RAG功能究竟是什么？这个问题困扰着许多人，但让我们用简单易懂的方式来解释一下。
RAG，即Retrieval-Augmented Generation的缩写，是一种新颖而强大的自然语言处理模型。这种模型结合了信息检索和自动生成的能力，使得其在各种任务上表现出色。通过将检索和生成相结合，RAG可以在生成文本的同时引用外部知识，从而提高了文本生成的准确性和多样性。
与传统的生成模型相比，RAG的独特之处在于其能够从大量的文档中检索相关信息，然后利用这些信息来辅助文本的生成。这种检索机制不仅提高了生成文本的质量，还使得模型在不同领域和任务上都能够表现出色。
总的来说，RAG功能的强大之处在于其结合了信息检索和生成文本的能力，使得模型在阅读理解领域有着巨大的潜力。希望通过本文的解释，能够让大家对RAG有一个更加直观和清晰的认识。
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