检索增强生成（RAG）结合检索器与生成器，能有效降低大语言模型（LLM）的成本，减少幻觉风险。RAG通过提取文档中的相关信息，优化查询过程，节省令牌使用，提高数据科学效率。随着AI模型的发展，RAG在自动化任务和生成可靠信息方面愈发重要。

大型语言模型（LLMs）在AI应用中广受欢迎，但存在生成虚假回答的风险。检索增强生成（RAG）方法通过提供相关上下文来提高回答准确性。多模态RAG结合图像、音频等多种数据形式，进一步提升响应质量。实现多模态RAG有三种方式：将所有模态转为文本、将所有模态嵌入同一向量空间、混合检索与原始图像访问。Milvus向量数据库支持这些实现，提供高效的索引和集成。