随着大语言模型的快速发展，AI在知识获取和生成中的应用越发广泛。RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型通过结合外部知识库，提升了生成文本的质量与准确性，而关键词搜索是其关键组成部分。本文将深入探讨AI如何通过关键词搜索高效匹配RAG知识库，阐述其中涉及的算法、技术挑战与优化方案，并结合实例分析AI模型在知识检索中的工作流程。我们将展示如何通过自然语言处理技术提高搜索的精度，分析不同搜索策略的优势，以及RAG模型如何利用这些策略进行更精准的知识增强。