检索增强生成（RAG）技术的核心是结合以下哪两种能力，以解决模型知识滞后、记忆有限的问题？（）

检索增强生成（RAG）技术的核心是结合以下哪两种能力，以解决模型知识滞后、记忆有限的问题？（）

A.内部参数记忆与模型生成

B.外部信息检索与大模型生成

C.多模态感知与工具调用

D.任务规划与记忆更新

正确答案：B

答案解析：

选项A：内部参数记忆指模型在训练过程中学习到并存储在参数中的知识。然而，模型参数所承载的知识是基于训练数据的，一旦训练完成，这部分知识便相对固定，难以实时更新，会导致知识滞后问题。单纯依靠内部参数记忆与模型生成的结合，无法有效解决模型知识滞后和记忆有限的难题，所以A选项不符合。

选项B：外部信息检索能够从诸如网页、知识库等外部数据源实时获取最新信息，弥补模型自身知识更新不及时的缺陷。大模型生成则利用其强大的语言理解和生成能力，对检索到的外部信息进行整合、处理，最终生成高质量的文本。通过将外部信息检索与大模型生成相结合，RAG技术既能让模型获取最新知识，又能利用大模型的生成优势，很好地解决模型知识滞后和记忆有限的问题，故B选项正确。

选项C：多模态感知侧重于使模型能够处理多种模态的数据，如图像、音频等，与解决模型知识滞后和记忆有限并无直接关联。工具调用是指模型借助外部工具完成特定任务，同样不能直接解决知识更新与记忆容量的问题，所以C选项不正确。

选项D：任务规划是对任务进行分析、分解并制定执行步骤的过程，记忆更新通常指对模型内部存储的知识或状态进行更新，但这种更新往往局限于模型自身的机制，难以获取最新的外部知识。因此，任务规划与记忆更新的结合无法有效应对模型知识滞后和记忆有限的挑战，D选项也不正确。