检索增强生成（RAG）技术在大模型兴起后受到关注，但其局限性逐渐显现。RAG能够解决大模型的幻觉、知识更新和私有知识问题，流程包括索引、检索和生成。然而，缺乏整体视角可能导致回答不完整。为提升效果，可采用文档结构化和多路召回等方法。未来需探索更高效的知识表示和压缩方式，以改善RAG的应用效果。