【RAG综述系列】之 RAG 相关背景和基本原理

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【RAG综述系列】之 RAG 相关背景和基本原理

【RAG综述系列】之 RAG 特点与挑战以及方法与评估

【RAG综述系列】之 RAG 先进方法与综合评估

【RAG综述系列】之 RAG 应用和未来方向

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正文：

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 近年来因其能够结合大规模检索系统与生成模型，提高自然语言理解和生成能力而受到了广泛关注。RAG 充分利用外部知识源（如文档、数据库或结构化数据）来增强模型性能，使其生成更准确且上下文相关的输出。

本综述旨在提供对 RAG 的全面概述，深入分析其基本组件，包括检索机制、生成过程及二者的融合方式。讨论了 RAG 的关键特性，例如利用动态外部知识增强生成模型的能力，以及如何对齐检索到的信息与生成目标所面临的挑战。此外，提出了一种RAG 方法的分类体系，涵盖从基础的检索增强方法到结合多模态数据和推理能力的高级模型。

此外，还回顾了评估 RAG 系统的基准测试和常用数据集，并深入探讨了其在问答（QA）、摘要（Summarization）和信息检索（IR）等领域的应用。最后，总结了 RAG 领域的前沿研究方向和改进机会，包括提升检索效率、增强模型可解释性和优化特定领域的适应性。最终展望了 RAG 在应对真实世界挑战中的潜力，以及它在推动自然语言处理（NLP）进一步发展方面的重要作用。

1. 引言

检索增强生成（RAG）已成为一种关键方法，它将信息检索与生成式模型相结合，以增强自然语言处理任务的能力。通过利用外部知识源，RAG 系统能够生成更准确且上下文相关的输出，从而解决诸如问答、摘要和开放领域对话等领域的复杂挑战。近年来，各种 RAG 方法相继被提出，这些方法涵盖了从基本的检索增强模型到更高级的架构，包括多跳推理 和 增强记忆技术。这些发展突显了 RAG 在 NLP 领域的潜力，它能够在一个统一的框架内动态地结合检索和生成，以提升系统的整体表现。

RAG 模型通过在生成过程中引入外部知识源（如文档、数据库或结构化数据）来增强传统的语言模型。与仅依赖预训练参数的传统模型不同，RAG 系统在生成时动态检索相关信息，从而生成更加信息丰富且上下文准确的内容。这种方法克服了传统语言模型的关键局限性，例如：

• 无法访问实时知识或特定领域知识，以及难以处理超出词汇表（OOV）或罕见实体。
• 在问答任务中，RAG 模型会从海量语料库中检索相关段落，以生成更精准且信息更丰富的答案；
• 在文本摘要任务中，RAG 依赖外部文档生成更具深度和完整性的摘要。

RAG 在早期的成功实践已经显著提升了多个 NLP 任务的效果，例如在开放域问答中，RAG 通过引入相关的外部上下文，超越了传统的生成模型；在基于文档的摘要任务中，它能够生成更贴合原始材料细微差别的摘要。

RAG 的核心是一种以知识为中心的生成方式，即将外部知识作为提升语言生成能力的关键因素。通过结合相关、实时且结构化的信息&#