现在提到大模型落地，目之所及所有公司都在做RAG。RAG通过利用外部数据库来增强大模型，很大程度上解决了模型幻觉问题，以及知识更新和数据安全等问题。

如果在企业内落地大模型应用，还得从技术侧和业务侧共同入手。

技术层面上，大模型的出现带来基于自然语言就能实现的逻辑分析能力，搭配RAG外接的数据库来构建一个定制化的，且通用能力足够强的信息变现系统。

业务层面上，过往企业存储的一些业务数据，更多的是一些非结构化数据，因为分析能力的不足，并没有创造出太多的商业价值来。而借助RAG，甚至可能会涌现出一些之前盲区内的能力，带来更广阔的商业价值。

也因此，RAG成为了当前企业知识库、智能客服、专业助手、内容创作等场景落地的主流选择。

图源: Introducing RAG & Agent Analytics - Galileo

尽管RAG在各行各业落地已经有一年多了，但是如何处理多样的非结构化数据，并确保检索和生成的准确性和可靠性，很多团队依然面临的巨大挑战。

另外，大模型的幻觉问题依然存在，如何最大程度地降低幻觉问题呢？

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