知识增强生成（Knowledge-Enhanced Generation）是一种人工智能技术，它通过整合外部知识源（如数据库、知识图谱或文档库）来增强生成模型的输出，确保生成内容更准确、事实性强，并减少模型固有的“幻觉”问题。这种技术常用于大型语言模型中，在问答、摘要或内容创作任务中，通过实时检索和融合相关知识，提升生成结果的可靠性和相关性。
在AI产品开发的实际落地中，知识增强生成被广泛应用于构建智能客服系统、搜索引擎增强功能和内容生成工具等场景。例如，产品经理在设计聊天机器人时，通过集成知识增强机制，可以实现实时检索外部知识库，提供基于最新信息的精准回答，从而显著提升用户体验、减少错误率，并增强产品在专业领域（如医疗或金融）的可信度。
延伸阅读推荐：Patrick Lewis 等人在2020年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》，详细阐述了知识增强生成的技术原理与应用实践。
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