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RAS 革命：从 RAG 到结构化知识增强，破解 LLM 短板的新范式

RAS 革命：从 RAG 到结构化知识增强，破解 LLM 短板的新范式
作者 | 崔皓审校 | 重楼摘要大型语言模型（LLMs）在文本生成和推理上表现出色，但存在幻觉生成、知识过时、缺乏领域专业知识等短板。 检索增强生成（RAG）虽能通过外部文档检索增强 LLMs 以减少幻觉、获取最新信息，却面临掺杂误导信息、缺少逻辑连接的问题。 为此，检索增强结构化（RAS）技术应运而生，它整合知识结构化技术（如分类法和知识图谱），将非结构化文本转化为结构化知识，提升推理和验证能力。
10/31/2025 11:26:48 AM
崔皓
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