大语言模型入门（四）——检索增强生成(RAG)

一、什么是检索增强生成

        检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，这是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG技术的优势在于它能够提供更加准确、丰富且符合用户需求的文本内容。它允许开发人员为生成模型提供最新的研究、统计数据或新闻，从而保持信息的时效性和相关性，缓解知识截止问题（模型的知识仅限于训练时的数据）和模型幻觉（模型生成不准确或虚假的信息）。

二、RAG的流程

        RAG的工作流程通常包括以下几个步骤：

        1、检索（Retrieval）：根据用户的查询，从预先构建的知识库中检索出相关的信息。这些信息通常被转换成向量形式存储在数据库中，通过计算查询与数据库中向量的相似度来检索最相关的信息。

        2、增强（Augmentation）：将检索到的信息与原始查询结合起来，形成增强的提示词，这个增强的提示词包含了查询的上下文信息。

        3、生成（Generation）：利用增强的提示词作为输入，大语言模型生成回答或完成特定的语言任务。

三、如何应用RA