检索增强生成（RAG）是一种提升大型语言模型（LLM）在特定领域准确性的技术。通过创建数据表并与LLM数据结合，可以改善模型对特定问题的回答。本文示例展示了如何构建查询函数，以准确回答《星际迷航：下一代》的相关问题。RAG利用嵌入向量和上下文信息显著提高了LLM的回答质量，但仍需注意可能的错误答案。