检索模型可以确定相关的文档或段落，生成模型可以根据检索到的信息开发信息丰富、详细且连贯的答案。
问答系统使用 LLM（大型语言模型）来为用户问题创建新的、类似人类的答案。因此，生成系统不是仅仅从现有文档中提取答案，而是根据提示中给出的指令开发新文本。
抹布如上图所示，创建基本的 RAG QA 模型是一个简单的过程。您只需要一个像 GPT 这样的大型语言模型和一个简单的提示，例如用户查询。借助 LLM 的预先训练，它们可以预测序列中的下一个单词并逐个构建答案。然后，LLM 根据给定的提示给出答案。
文本到文本的传输当模型收到查询时，检索器会在文档中认真搜索该查询。然后，将其合并到提示中，再传递给 LLM。反过来，LLM 会使用此信息以给定问题的答案形式生成最终输出。
例如“文本到文本传输转换器 (T5) ”模型。这些模型通常用 珠宝商电子邮件列表 于问答。在这种情况下，输入以可疑格式给出，然后模型创建答案。
3. 内容创作
使用 RAG 模型进行内容创作（如文章或博客写作）就是一个很好的例子。检索模型可以高效地获取相关信息，而生成模型可以快速创建有据可查的内容。
内容创作涉及多个阶段，例如研究、集思广益、撰写和编辑。将 RAG 融入内容创作中，可提供准确且语境丰富的内容，从而简化所有这些阶段。
此外，RAG 还通过从广泛的资源中纳入经过事实核查的最新信息来改进报告和文章的内容创作过程。
例如，在撰写有关新兴技术趋势的文章时，RAG 会通过查询大型数据库和数字图书馆来获取相关技术信息、最新统计数据和其他信息，以自动查找信息。这样就无需进行任何手动研究，最终的文章将具有更高的相关性和事实完整性。内容创作
Grammarly 等多家顶级公司已开始利用 RAG 通过改写来提高写作水平。彭博社也曾使用 RAG 模型来总结财务报告。
4. 医疗诊断及咨询
检索增强生成可以协助医疗咨询和诊断。其中，检索模型获取医疗信息，生成模型提供更具情境相关性和个性化的建议。
它明确用于检索相关医疗案例或研究并针对特定患者状况生成建议或解释的系统。
医疗保健行业的 RAG 可以有益于；
医疗诊断协助
通过快速访问和整合来自患者记录、医学文献和研究论文的相关信息，RAG 可帮助医疗专业人员加快诊断。
临床试验设计优化
RAG 有效地分析现有的研究，确定患者结果，并识别相关的患者群体以优化试验设计。