什么是大模型的RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）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。其核心思想在于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（LLMs），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模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。

 

RAG的工作原理可以概括为“检索、增强、生成”三个步骤：

 

• 检索：检索是RAG流程的第一步，从预先建立的知识库中检索与问题相关的信息。这一步的目的是为后续的生成过程提供有用的上下文信息和知识支撑。

 

• 增强：增强步骤将检索到的信息用作生成模型的上下文输入，以增强模型对特定问题的理解和回答能力。

 

• 生成：生成模块结合大型语言模型生成符合用户需求的回答或文本内容。

 

RAG技术架构主要由两个核心模块组成，检索模块（Retriever）和生成模块（Generator）：

 

• 检索模块（Retriever）：使用预训练的文本嵌入模型将查询和文档转换成向量表示，以便在向量空间中进行相似度计算。利用高效的向量搜索技术在向量空间中检索与查询向量最相似的文档或段落。

 

• 生成模块（Generator）：生成模块通常使用在大规模数据上预训练的生成模型，这些模型在生成自然语言文本方面表现出色。生成模块将检索到的相关文档与原始查询合并，形成更丰富的上下文信息，作为生成模型的输入，并根据输入的上下文信息生成连贯、准确且信息丰富的回答或文本。

 

RAG通过结合高效的检索模块与强大的生成模型，实现基于外部知识增强的自然语言生成能力。