我仍在学习 RAG 背后的概念，但我想知道， 如果参考文献解释 RAG 时说，您将能够通过使用外部检索系统增加新知识来增加 LLM 知识。
但这与仅在模型提示中添加上下文（即使某些法学硕士具有巨大的窗口大小）有何不同？
法学硕士擅长作为情境学习者，以零样本的方式使用提供的示例执行任务。例如，启用法学硕士进行情感分析需要例句及其相应的类。您可以将其视为老师指导学生如何解决特定类型的问题。这些示例不一定是直接答案，但可以作为指导性实例。
另一方面，RAG 使用外部数据库来引入特定于提示的上下文。您可以将其视为老师提供有关特定问题的相关背景，使学生能够成功解决该问题。在这种情况下，所提供的背景是针对该问题量身定制的。因此，RAG 利用了法学硕士的上下文学习，但可以自动从外部数据库中提取特定于提示的上下文。 这里是一个 RAG 系统（称为 KG-RAG）的示例，它利用知识图来增强 LLM 的生成能力。