明斯基1974年就提出了框架理论，知识是一组"槽位（slot）+ 默认值 + 填进数据"。Meta在2020 年 5 月才落地，论文 《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》，正式发明了"RAG"这个词。
他们干的事很简单：加了一个检索模块，问答准确率几乎翻倍。
R — Retrieve（检索）：用户问完，从你的知识库里搜出最相关的文字。
A — Augment（增强）：把搜到的拼到用户问题，一起塞进 prompt。
G — Generate（生成）：模型拿着"问题 + 填进数据"生成答案。