RAG技术-为自然语言处理注入新动力

引言：

        在自然语言处理（NLP）的领域中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术以其独特的方式，正在改变我们与机器的交互方式。RAG技术结合了大语言模型的强大能力，使得机器在理解和生成自然语言方面更加精准和高效。今天，我们就来探讨RAG技术如何利用大语言模型，为自然语言处理带来革命性的变化。

核心原理

检索（Retrieval）阶段

        在RAG技术中，检索阶段是至关重要的。它就像是在图书馆中寻找答案的第一步。通过从大量的数据中检索出与问题相关的信息，RAG技术为生成阶段提供了丰富的素材。这些数据可以是文本、网页或其他形式的内容，关键在于找到最相关的信息。

生成（Generation）阶段

        生成阶段则是RAG技术的核心。在这里，大语言模型发挥着至关重要的作用。它利用检索到的信息，生成流畅、准确的回答。大语言模型不仅需要理解检索到的内容，还需要将这些内容整合成自然、连贯的文本，从而提供高质量的输出。

RAG基本思路(技术版)：

        RAG基本思路是将背景知识文档预先向量化,存储至向量数据库中,当用户进行提问时,将用户的提问同样向量化后, 通过向量检索算法(比如向量乘积)之后, 得到top-K的文档,  将获取的top-k文档和用户提问都作为大模型输入, 大模型根据输入最终生成回答.这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。