RAG（检索增强生成）的核心原理与技术挑战是什么？

RAG本质上是为大模型提供增强功能，通过引入外部知识，解决知识盲区、事实依据不足和幻觉问题，核心作用体现在以下两个方面：

难点三：质量评估困难 由于接地响应的多样性，用自动化指标评估RAG模型输出的正确性和质量面临挑战，人工评估又难以扩展，影响迭代优化。 解决方案：