檢索增強生成

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即檢索增強生成，是一種自然語言處理模型，旨在改進各種NLP任務的表現，包括問答、摘要生成等。

　　RAG（Retrieval-Augmented Generation），是一種結合了信息檢索（Retrieval）和文本生成（Generation）的自然語言處理技術。這種結合可以提高模型在處理複雜任務時的性能和效率。它旨在通過從外部知識源檢索相關信息，輔助大型語言模型（如GPT系列）生成更準確、更豐富的文本內容。

　　RAG模型由檢索器和生成器組成。檢索器負責從大型語料庫中檢索相關信息，而生成器則根據檢索到的信息生成輸出。RAG模型的工作流程通常包括三個主要步驟：

• 檢索（Retrieval）：在這一步，模型會從一個預先建立的知識庫中檢索與輸入問題相關的文檔或信息片段。這通常通過使用向量空間模型和相似性度量來實現，如餘弦相似度。
• 增強（Augmentation）：檢索到的文檔或信息片段被用作生成模型的上下文輸入，增強模型對特定問題的理解和回答能力。
• 生成（Generation）：在這一步，大型語言模型利用檢索到的信息生成回答或繼續文本。這個過程可以是單輪的，也可以是多輪迭代的，以提高生成內容的質量和相關性。

RAG模型在自然語言處理領域具有廣泛的應用，包括但不限於：

• 問答系統：利用RAG模型可以更準確地回答用戶提出的問題，尤其是需要大量外部知識的問題。
• 摘要生成：RAG模型可以幫助生成更具信息量和準確性的文本摘要，從而提高文本理解的效率。
• 信息檢索：RAG模型可以結合檢索和生成，提供更精準的信息檢索結果。

　　RAG技術自2020年以來得到了迅速發展，已經成為大型語言模型系統中最受歡迎的架構之一。研究人員不斷探索RAG的不同變體，如原始RAG、高級RAG和模塊化RAG，以及如何優化檢索器、生成器和增強方法。RAG技術的未來發展方向包括垂直優化、水平擴展性以及技術棧和生態系統的構建。隨著技術的不斷進步，RAG有望在更多領域發揮重要作用，提供更加智能和個性化的自然語言處理服務。