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RAG的全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。它结合了 Retrieval（检索器） 与 Generation（生成器） 两大核心模块，旨在提升生成内容的准确性和上下文相关性。

检索增强（RAG）通过检索本地知识库，将问题和本地检索结果一起提交到公共AI平台上，从而提高AI生成内容的准确性。它特别适合需要准确引用案例来源的工作，例如法律文书撰写。

例如，可以输入：“请总结发明构思与创造性判断的关系。”系统会结合检索到的相关案例，生成总结内容。