虽然大规模语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）方面表现出了其强大的文本生成和理解能力，但是它们在实际应用中仍然面临一些挑战，如处理大规模知识库和实时获取最新信息的能力，并且会产生幻觉。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生，成为实现大模型落地应用的重要技术之一。
RAG技术的核心思想是结合信息检索和生成模型的优势，通过检索外部知识库的信息来增强生成模型的表现。具体来说，RAG技术由两个主要部分组成：检索器（Retriever）和生成器（Generator）。检索器负责从大型知识库中检索与输入查询相关的信息片段，而生成器则利用这些检索到的信息来生成更加准确和有针对性的回答。
- 首先，RAG技术的检索器部分通常采用基于嵌入的检索方法。它将输入的查询和知识库中的文档转换为高维向量，然后使用相似度计算（如余弦相似度）来找到与查询最相关的文档。这种方法可以有效地处理大规模知识库，并快速找到相关信息，提高检索效率。
- 其次，生成器部分通常基于大规模语言模型（如ChatGPT、通义千问、文心一言等）。在获取到相关文档后，生成器会将这些文档与查询一起输入到模型中，以生成更加精确的回答。与传统生成模型相比，RAG技术通过结合外部知识库中的信息，使得生成的回答不仅依赖于模型内部的知识，还能动态地引用最新和更全面的信息，从而显著提升生成质量和实用性。
RAG技术的应用场景非常广泛，通过召回相关的准确信息来缓解大模型的幻觉问题，有效地弥补了大语言模型在处理实时信息和大规模知识库方面的不足，同时结合了大语言模型的强大的语言理解和生成能力，显著提升了生成内容的质量和实用性。
例如：在问答系统中，RAG可以通过检索到的相关文档提供更加具体和可靠的回答；在文档摘要生成中，它可以利用相关背景信息生成更准确和连贯的摘要；在对话系统中，RAG能够通过引用外部知识库的信息，使对话更加丰富和具有上下文关联。此外，RAG技术还可以用于自动写作、信息检索增强的搜索引擎以及智能客服系统等。
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