RAG检索增强:融合外部知识的利器

1. 背景介绍

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，例如 GPT-3 和 LaMDA 等模型展现出强大的语言理解和生成能力。然而，LLMs 仍然存在一些局限性，例如：

• 知识局限性: LLMs 的知识主要来自于训练数据，而训练数据往往无法涵盖所有领域的知识，导致模型在面对特定领域问题时可能缺乏足够的知识储备。
• 事实性错误: LLMs 可能会生成包含事实性错误的文本，因为它们更擅长于语言模式的学习，而不是事实的验证。
• 缺乏可解释性: LLMs 的内部工作机制通常难以解释，导致用户难以理解模型的决策过程。

为了解决上述问题，研究人员提出了检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 技术。RAG 通过将外部知识库与 LLMs 结合，使模型能够访问更广泛的知识，并生成更准确、更可靠的文本。

2. 核心概念与联系

2.1 检索增强生成 (RAG)

RAG 是一种将检索系统和生成模型结合的技术框架。其核心思想是利用检索系统从外部知识库中获取与当前任务相关的文档，并将这些文档作为输入提供给生成模型，以增强模型的知识储备并提高生成文本的质量。

2.2 相关技术

• 信息检索 (Information Retrieval): 信息检索技术用于从大