RAG（检索增强生成）解决了 LLM 的主要局限：它们不了解您的内部数据。其原理是：您的文档（合同、流程、维基、邮件）被索引到向量数据库中；每次提问时，系统会检索最相关的段落并提供给模型，模型在作答时注明来源。
RAG 大幅减少了幻觉，让 AI 在企业中真正有用。主权方面需要注意：索引中包含您最敏感文档的浓缩副本，它必须托管在您的边界内，而不是第三方的云中。
一家会计师事务所将助手接入其 4000 份客户档案。一名员工询问某家公司的会计年度截止日：助手在正确的档案中找到答案，并显示来源文档。
只要答案必须来自您自己的文档：内部流程、合同、知识库、客户历史记录。
RAG 会把我的文档发送到外部吗？
不会，只要它部署在您自己的范围之内。文档及其索引都保留在您的服务器上或主权托管商处，模型也在同一位置运行。