RAG模型的核心机制简介——生成器（Generator）

RAG （Retrieval-Augmented Generation）模型由两个主要模块构成：检索器（Retriever）与生成器（Generator）。这两个模块相互配合，确保生成的文本既包含外部的相关知识，又具备自然流畅的语言表达。

生成器负责将检索器（Retretriever）提供的相关文档片段与用户查询结合，生成最终的自然语言输出。

• 关键挑战：

  • 如何高效整合外部知识（检索结果）与模型内部知识。

  • 平衡生成结果的事实准确性（依赖检索内容）与语言流畅性（依赖预训练能力）。

  • 处理多文档输入时的信息冗余或冲突。

在RAG系统中，常用的生成器包括：

• BART：BART是一种序列到序列的生成模型，专注于文本生成任务，可以通过不同层次的噪声处理来提升生成的质量 。
• GPT系列：GPT是一个典型的预训练语言模型，擅长生成流畅自然的文本。它通过大规模数据训练，能够生成相对准确的回答，尤其在任务-生成任务中表现尤为突出 。

维度	BERT	BART	GPT
模型类型	双向Transformer编码器	编码器-解码器 （双向编码器 + 自回归解码器）	单向Transformer解码器
训练目标	掩码语言模型（MLM） + 下一句预测（NSP）	去噪自编码 （多种噪声破坏后重建文本）	自回归语言模型（从左到右预测下一个词）
上下文方向	双向（同时捕捉左右上下文）	编码器双向，解码器单向	单向（仅左侧上下文）
核心能力	文本理解（分类、NER、QA等）	理解与生成结合 （摘要、翻译、修复）	文本生成（对话、续写、补全）
典型任务	- 文本分类 - 语义相似度 - 问答	- 文本摘要 - 机器翻译 - 去噪	- 开放生成 - 文本续写 - 对话
生成能力	❌ 无原生生成能力	✅ 支持生成 （需编码器-解码器协作）	✅ 纯生成模型 （自回归逐词生成）
优势	- 双向上下文理解强 - 微调效率高	- 灵活处理噪声输入 - 理解与生成平衡	- 生成流畅自然 - 支持长文本连贯性
局限性	- 无法直接生成文本 - 忽略词序关系	- 参数量大 - 训练成本较高	- 单向上下文限制 - 可能生成不准确内容
代表变体	RoBERTa、ALBERT、 DistilBERT	PEGASUS、mBART、 BART-large	GPT-2、GPT-3、 ChatGPT、 GPT-4
适用场景	需深度理解语义的任务	需转换或重构文本的任务	开放域生成或创造性任务

生成器在接收来自检索器的文档片段后，会利用这些片段作为上下文，并结合输入的查询，生成相关且自然的文本回答。这确保了模型的生成结果不仅仅基于已有的知识，还能够结合外部最新的信息。

1. 模型架构

模型	架构	核心思想
BERT	双向Transformer编码器	仅使用Transformer的编码器堆叠，通过掩码语言模型（MLM）捕捉上下文双向信息。
BART	编码器-解码器结构	结合BERT的双向编码器和GPT式自回归解码器，适合生成与理解结合的混合任务。
GPT	单向Transformer解码器	仅使用Transformer的解码器堆叠，通过自回归语言模型（从左到右）生成文本。

2. 预训练目标

模型	训练目标
BERT	- 掩码语言模型（MLM）：随机遮盖部分词并预测。 - 下一句预测（NSP）：判断两句话是否连续。
BART	- 去噪自编码器：对输入文本进行多种破坏（如遮盖、删除、置换），模型需恢复原始文本。
GPT	- 自回归语言建模：基于上文预测下一个词（单向上下文）。

3. 适用场景

模型	典型任务	优势	局限性
BERT	- 文本分类 - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 语义相似度计算	双向上下文捕捉能力强， 适合理解任务。	无法直接生成文本， 需额外设计解码结构。
BART	- 文本摘要 - 机器翻译 - 文本生成 - 去噪或修复文本	编码器-解码器结构灵活， 适合生成与理解结合的复杂任务。	参数量较大，训练成本较高。
GPT	- 文本生成（对话、续写） - 文本补全 - 开放域问答	生成流畅自然， 擅长长文本生成和创造性任务。	单向上下文限制，可能忽略后文信息。

场景	推荐模型	理由
需要严格依赖检索内容	BART、T5	编码器-解码器结构更易约束生成内容与文档对齐
开放域对话/创意生成	GPT-3.5/4、PaLM	强大的语言生成能力适配自由对话场景
低资源部署环境	DistilBART、TinyGPT	轻量化模型满足实时性要求
多语言任务	mBART、XGLM	支持跨语言编码与生成