用例组合

AI 模型并非每个问题都需要检索。重要的问题在于知道何时其内部知识已不再足够。检索触发器是一个实用的决策边界，它决定 AI 系统何时应停止仅依赖模型知识，并在回答前获取外部证据。

LLM 并不会神奇地知道你的文件、数据库或 API。这个 RAG 系列的实用续篇用简单的 Python 展示了外部数据如何变成可检索的证据：从文本文件和 SQL 到全文搜索、嵌入、上下文组装以及最终的 LLM 调用。

RAG听起来很复杂，但想法很简单：在AI回答之前，它先从知识源查找有用的信息，并将该信息提供给语言模型。本指南使用一个简单的思维模型来解释RAG、LLM、状态、记忆和工具。