AI测试入门：什么是 RAG（检索增强生成）？

前言

• 随着人工智能技术的迅速发展,大型语言模型(LLM)在各个领域展现出惊人的能力。但这些模型也存在一些固有的局限性,如知识更新不及时、无法访问专有信息等。为了克服这些限制,研究人员提出了RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术；
• RAG技术通过将检索系统与生成模型相结合,有效地提高了AI系统的准确性、时效性和可控性。它不仅能够让AI模型访问最新的信息,还能够让模型基于特定的知识库生成回答,大大增强了AI应用的实用性和可靠性。

1. RAG概述

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种通过结合信息检索和生成技术来提供高效精准回答的机制。

它的核心思想是在生成回答之前,先从外部知识库中检索相关信息,然后将这些信息作为上下文提供给语言模型,以生成更准确、更相关的回答。

1.1 RAG的优势

1. 知识更新: RAG可以访问最新的信息,克服了预训练语言模型知识固化的问题。
2. 准确性提升: 通过提供相关上下文,RAG能够生成更准确的回答。
3. 可控性增强: RAG允许我们控制模型的知识来源,有助于生成符合特定要求的内容。