RAG技术

最新推荐文章于 2025-04-24 16:11:02 发布
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一、 RAG技术

1.R(全称：Retrieval)指的是检索，根据用户的问题，在数据库（知识库）中检索相关信息。

2.A(全称：Augment)指的是增强，将检索出来的与用户问题相关信息作为背景知识，传给AI大模型，称作增强。

3.G(全称：Generation)指的是生成。AI大模型回答它本身不知道的知识，叫做生成。

三者之间的关系如图1所示：

在这里插入图片描述
图 1

二、FastGPT 聊天界面：

1.提示词

提示词是传给大模型的第一条记录，可以在提示词中，对模型的回答内容，做一定的限制。

在这里插入图片描述
图 2
关联知识库时，知识库相关度根据具体自己的需求设置。

福葫芦
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我们关于检索增强生成 (RAG) 的入门文章介绍了关键概念，并探讨了 RAG 系统的工作原理。在本白皮书中，我们探索了 15 种高级 RAG 技术，以提高生成式 AI 系统的输出质量和整体性能的鲁棒性。这些高级 RAG 技术极大地扩展了团队微调系统性能的选择。例如，在为一家大型金融服务公司构建安全的对话式 AI 助手时，我们实验了本白皮书中探讨的大多数高级 RAG 技术。这使我们能够测试并识别适当的优化方案，从预检索到生成，利用我们的自动化 RAG 评估管道（见下图）。
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检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。RAG框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。RAG通过从知识库中检索相关信息并利用这些信息来增强LLM的输入，从而使得模型能够生成更准确、更及时且更符合上下文的相关响应。
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RAG 方法是一种快速定制大型语言模型的有效方法，它通过结合检索和生成技术，利用外部知识源来增强模型的输出。在实际应用中，可以根据具体的任务和领域选择合适的知识源和检索方法，构建高效的 RAG 系统。通过不断地训练和优化，可以提高 RAG 系统的性能和适应性，为用户提供更准确、更相关的答案和文本。
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RAG，全称为 Retrieval-Augmented Generation，直译为「检索增强生成」。简单来说，RAG是一种结合了检索和生成的技术方法。它将传统的基于检索的问答系统和基于自然语言生成的技术相结合，提升了 AI 系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。传统的生成模型依赖于大量的训练数据，通过学习这些数据来生成回答。然而，这种方法有一个明显的局限性：大模型在面对从未见过的问题或新兴领域的知识时，会产生不准确或不合逻辑的回答。
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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。该技术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。
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