[24] RAG 原始论文（Lewis et al., 2020）：为什么检索 + 生成能提高可靠性

• 资料类型：论文
• 原始来源：https://arxiv.org/abs/2005.11401
• 对应章节：第 10 章（RAG）

一句话

把答案来源从模型参数里搬到外部检索里，能让更新更快、引用更可追溯。

你该从论文带走什么

• RAG 的核心不是向量库：而是检索到证据 → 基于证据生成的系统分工。
• 知识更新路径更短：改知识库比重新训练模型更便宜、更可控。
• 证据链很关键：没有可追溯来源时，RAG 很容易退化成更像真的幻觉。

在本书里怎么用

• 章节叙述优先强调证据契约（回答必须带引用）而不是堆工具名。
• 评估维度要分离：质量（准确/可解释）与工程（延迟/成本/稳定性）。

常见误用

• 把 RAG 当成万能补丁，不做评测集就改切分/检索参数，最后只是在调参自嗨。