人工智能领域--RAG技术

今天带大家来学习一下RAG技术，尤其在在大模型中应用广泛。

一.RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成

        RAG，即Retrieval-Augmented Generation（检索增强的生成），是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）机制的人工智能技术，常用于提升自然语言处理（NLP）任务的性能，尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领域。

简述RAG技术的几个关键点：

1. 检索组件：RAG模型包含一个检索组件，通常使用向量检索技术（如FAISS或Annoy库）来从大规模的文档集合中快速检索出与输入查询最相关的文档或文档片段。

2. 上下文融合：检索到的相关文档片段被用作上下文信息，与原始查询一起输入到生成组件。

3. 生成组件：生成组件通常是一个预训练的语言模型，如T5、GPT等，它能够根据融合了检索信息的上下文生成回答或续写文本。

4. 端到端优化