RAG技术将检索和生成无缝结合，使得人机对话系统在准确性、灵活性和知识丰富度上都有显著提升。通过引入RAG技术，人机对话系统可以在用户交互过程中，动态获取外部信息、提升回答质量、满足多样化需求。

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）技术当下正成为提升大型语言模型（LLM）能力的关键。RAG通过将外部知识源整合到LLM中，显著提高了模型的准确性和上下文感知能力。

大型语言模型（LLM）系统通常需要相当长的时间来生成回复。根据模型的不同，OpenAI可能在不到一秒钟内返回结果，也可能需要几秒钟。影响这一过程的因素包括模型版本、令牌使用量以及上下文窗口的大小。