【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

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RAG目前很火，但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法：RAG-Fusion，理解其原理，并看一下其实现源码。

0. RAG的不足

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成两个阶段的技术，它通过检索相关文档来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。尽管RAG在提供准确和丰富的内容方面具有潜力，但它也面临着一些挑战和局限性：

（1）数据向量化的信息损失：在将文本数据转换为数值向量的过程中，可能会丢失一些细节和特征，这可能影响文档检索的准确性 。

（2）语义搜索的不准确：基于向量空间模型的语义搜索可能无法完全准确地反映真实的语义相似度，向量空间中的噪声和异常值可能会干扰搜索结果 。

（3）人类搜索效率低下：人类在向搜索系统输入他们想要的内容时并不擅长，如打字错误、含糊的查询或词汇有限，这常常导致错过那些超出显而易见的顶部搜索结果的大量信息。虽然RAG有所帮助，但它并没有完全解决这个问题。

（4）检索阶段的质量限制：RAG的性能受限于检索阶段的质量，如果检索到的信息不准确或不全面，生成的答案也可能受到影响 。

（5）复杂信息来源和检索策略：RAG系统需要处理来自不同来源的复杂信息，并采用有效的检索策略，这是一个挑战 。

（6）生成内容的真实性、全面性和准确性：确保生成内容的真实性和准确性是RAG系统的一个难点，尤其是在涉及创造性任务和逻辑推理任务时 。

前面我也系统的梳理过当前RAG流程中存在的问题以及一些优化和前沿的方法，感兴趣