像Prompt Engineering，即，将database与prompt共同作为输入，解决模型无法和外接数据交互的问题，减少幻觉提升准确性。
可以解决的LLM限制：
- overdate
- limited knowledge
- too much general
- hallucination
工作流程（3 步）
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检索（Retrieve）
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根据用户问题，从文档库/知识库中找到最相关的片段。
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例：问“员工有停车位吗？” → 检索公司设施文档。
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拼接上下文（Augment）
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将检索到的片段加入 Prompt：
Use the following context to answer the question: [Parking Policy: employees may park on levels 1 and 2...] Question: Is there parking for employees? -
避免直接塞入整个长文档，只放最相关部分。
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生成回答（Generate）
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LLM 根据扩展后的 Prompt 给出回答。
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输出中可附带 原始文档链接，便于用户验证。
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