RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成能力的自然语言处理技术，旨在提升生成模型在处理复杂问题时的准确性和信息丰富度。它由检索模块和生成模块两部分组成，通常用于需要从大量外部知识中提取信息并生成回答的场景，比如问答系统、对话生成等。

RAG的基本原理

1. 检索阶段（Retrieval）：
   
   • 当接收到一个输入查询（比如用户的问题）时，RAG首先通过检索模块从一个大规模的知识库（如文档集合、数据库或互联网）中找到与查询最相关的文档或片段。
   
   
   • 检索通常基于向量相似性技术，比如使用预训练的嵌入模型（例如BERT）将查询和文档转化为向量，然后计算余弦相似度来排序相关性。
   
   


2. 生成阶段（Generation）：
   
   • 检索到的相关信息会被传递给生成模型（通常是一个预训练的语言模型，如GPT或T5）。
   
   
   • 生成模型结合输入查询和检索到的内容，生成自然流畅且信息准确的回答，而不是仅仅依赖模型训练时学到的固定知识。
   
   

RAG的优势

• 知识更新：通过检索外部知识库，RAG可以利用最新的信息，而不像传统生成模型受限于训练数据的截止时间。


• 准确性提升：检索到的具体信息能为生成提供事实依据，减少“幻觉”（hallucination，即模型生成不准确或虚构内容）的发生。


• 灵活性：适用于开放域问答、知识密集型任务等场景，能处理多样化的查询。

RAG的工作流程示例

假设你问：“2025年最新的AI趋势是什么？”

1. RAG的检索模块会搜索相关数据源（比如文章、新闻或数据库），找到与“2025年AI趋势”相关的最新内容。


2. 生成模块接收这些检索结果（例如“量子计算与AI结合成为热点”），然后生成一个连贯的回答：“根据最新信息，2025年AI趋势包括量子计算与AI的深度融合，推动了更快、更高效的模型训练。”

与传统模型的区别

• 传统的生成模型（如GPT）仅依赖内部参数生成回答，可能缺乏最新或具体的事实支持。


• RAG通过“检索+生成”的组合，既能提供事实依据，又能保持语言的流畅性。

应用场景

• 问答系统：如智能客服、学术研究助手。


• 内容创作：生成基于事实的文章或摘要。


• 对话AI：增强聊天机器人的知识储备和应答能力。

简单来说，RAG就像一个“带参考书的写手”，先查资料再动笔，既聪明又靠谱。