RAG技术原理
RAG（检索增强生成）结合检索系统和生成模型，解决大模型知识不足问题。企业知识库场景中，RAG可以准确检索相关文档，生成有依据的回答。
技术架构
RAG系统包含：文档预处理（分块、清洗）、向量存储（Milvus/Chroma）、检索模块（语义匹配）、生成模块（大模型）。OpenClaw内置RAG Skill，简化开发流程。
应用案例
某制造企业使用RAG构建技术文档问答系统，整合了5000+PDF文档，查询准确率90%以上。员工可以快速获取设备操作指南和故障排查信息。
挑战与对策
主要挑战：文档质量不一、检索精度波动、更新维护复杂。对策：建立文档标准、调优检索参数、设计更新流程。持续优化才能保持系统效果。