RAG：赋予语言模型“搜索”能力，让知识触手可及

近年来，大型语言模型（LLMs）例如GPT-3、LLaMA等，在文本生成、对话等任务中展现出惊人的能力。然而，这些模型也存在一个固有的局限性：知识的局限性。LLMs的知识来源于其训练数据，对于训练数据之外的新知识或者特定领域知识，LLMs往往束手无策，容易产生“一本正经地胡说八道”的情况。

为了解决LLMs的知识局限性，检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 技术应运而生。RAG就像给LLM配备了一个“外脑”——知识库和搜索引擎。当用户提出问题时，RAG系统首先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息融入到Prompt中，再交给LLM生成答案。这样，LLM就可以基于检索到的最新知识或领域知识来生成更准确、更可靠的答案，从而突破自身知识的限制。

为什么RAG如此重要？

RAG的重要性体现在以下几个方面：

• 增强知识性： RAG显著提升了LLM处理知识密集型任务的能力。通过检索外部知识，LLM可以回答关于新事件、专业领域或特定数据集的问题，而这些知识原本不在其训练数据中。
• 提高答案可靠性： RAG生成的答案并非完