检索增强生成
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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)
RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种自然语言处理模型，旨在改进各种NLP任务的表现，包括问答、摘要生成等。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的自然语言处理技术。这种结合可以提高模型在处理复杂任务时的性能和效率。它旨在通过从外部知识源检索相关信息，辅助大型语言模型（如GPT系列）生成更准确、更丰富的文本内容。
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RAG模型由检索器和生成器组成。检索器负责从大型语料库中检索相关信息，而生成器则根据检索到的信息生成输出。RAG模型的工作流程通常包括三个主要步骤：
- 检索（Retrieval）：在这一步，模型会从一个预先建立的知识库中检索与输入问题相关的文档或信息片段。这通常通过使用向量空间模型和相似性度量来实现，如余弦相似度。
- 增强（Augmentation）：检索到的文档或信息片段被用作生成模型的上下文输入，增强模型对特定问题的理解和回答能力。
- 生成（Generation）：在这一步，大型语言模型利用检索到的信息生成回答或继续文本。这个过程可以是单轮的，也可以是多轮迭代的，以提高生成内容的质量和相关性。
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RAG模型在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括但不限于：
- 问答系统：利用RAG模型可以更准确地回答用户提出的问题，尤其是需要大量外部知识的问题。
- 摘要生成：RAG模型可以帮助生成更具信息量和准确性的文本摘要，从而提高文本理解的效率。
- 信息检索：RAG模型可以结合检索和生成，提供更精准的信息检索结果。
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RAG技术自2020年以来得到了迅速发展，已经成为大型语言模型系统中最受欢迎的架构之一。研究人员不断探索RAG的不同变体，如原始RAG、高级RAG和模块化RAG，以及如何优化检索器、生成器和增强方法。RAG技术的未来发展方向包括垂直优化、水平扩展性以及技术栈和生态系统的构建。随着技术的不断进步，RAG有望在更多领域发挥重要作用，提供更加智能和个性化的自然语言处理服务。
