RAG 可视化
直观理解检索增强生成的检索、拼装与生成流程。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）先检索相关资料，再交给大模型生成回答。可视化工具帮助你看清「检索 → 组装上下文 → 生成」各步在做什么。
能做什么
- 拆解检索增强生成的关键步骤
- 便于理解召回内容如何进入提示词
- 适合教学、演示与排查「为什么答错」
怎么用
- 打开工具，熟悉检索与生成的流程示意
- 对照自己的问题，观察会检索到哪些信息
- 思考上下文拼装是否完整、是否引入噪声
- 结合站内 RAG 文章深入优化策略
常见问题
RAG 和直接让 LLM 回答有什么区别？
纯 LLM 依赖训练记忆，容易过时或幻觉；RAG 把外部知识库检索结果注入提示，更适合私有文档与需要可追溯依据的场景。
RAG 效果不好通常卡在哪？
常见瓶颈是分块与嵌入质量、检索召回、重排序，以及提示词里上下文过长或噪声过多，而不只是生成模型本身。
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