RAG（Retrieval-Augmented Generation）解决的是「模型不知道你的私有信息」：先把文档切片、向量化存入知识库；提问时检索最相关的片段，连同问题一起交给模型，让它基于真实材料回答而不是凭训练数据猜。
隐界的角色知识库就是 RAG 的应用：给角色上传资料，它回答时会先查再说，减少幻觉、能答出你领域里的具体内容。
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检索增强生成（RAG）
先从知识库里检索相关内容、再交给模型生成回答的架构——让 AI 能引用它没被训练过的私有资料。