大模型系列——主流Rag 技术大揭秘

大模型系列——主流Rag 技术大揭秘

在当前生成式模型与信息检索技术快速发展的背景下，如何有效结合二者，提升问答系统的准确性与实用性成为技术探索的焦点。为了寻找最佳解决方案，我尝试了 18 种不同的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，从最基础的方法到复杂的多模型融合。经过大量实验，数据表明 Adaptive RAG 凭借动态调整策略和出色的检索效果，以最高得分 0.86 成为本次实验中的大赢家。

接下来，我将详细介绍每种 RAG 技术的核心思想、实现细节以及优缺点，帮助大家更深入地理解这些方法。

1. 简单RAG

简单 RAG 是最直观的实现方式，即直接将检索到的相关文档与生成模型进行拼接后输入，从而生成回答。

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• 优点： 实现简单、计算开销小，非常适合作为基线对比。
• 缺点：