基于阿里通义 ModelScope 的 RAG 系统是一种结合检索和生成的方法，旨在提高自然语言处理任务的性能。通过利用外部知识源，如知识图谱或文档数据库，RAG 系统在增强模型理解和生成能力的同时减少对大规模预训练数据的依赖，从而降低计算成本。在阿里通义 ModelScope 中，用户可以通过预定义接口和模块，快速构建自己的 RAG 系统。这种系统在问答、内容生成和知识图谱问答等领域中表现出色，尤其在需要实时信息和复杂查询的场景中。