通俗解释RAG：

如果把传统生成模型比作“独自在家写作业的学生”，它只能靠之前背过的知识点答题，遇到没学过的内容就可能瞎编；而 RAG 就像“带百科全书去考场的学生”：

- 碰到题目先翻书（检索知识库找资料），

- 找到答案后再用自己的语言整理作答（大模型生成内容），

不仅答题速度快，还能保证答案有依据，不会胡编乱造。

再比如 写新闻稿：传统模型只能用之前“记住”的新闻套路，可能过时或不准确；RAG 就像记者实时查阅最新报道、官方文件（检索数据），再结合写作技巧快速产出一篇有事实支撑的新闻稿，时效性和可信度都更高。