随着人工智能的发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）作为一种创新技术，正在改变大模型处理知识密集型任务的方式。RAG结合了信息检索技术和大型语言模型（LLM），使得生成的文本不仅更准确，还能更好地满足用户的实际需求。
RAG的基本概念是将传统信息检索系统的优点与生成式大语言模型的功能结合起来。通过这种方式，LLM可以在生成文本时利用外部知识库中的最新信息，从而提高输出内容的准确性和时效性。
RAG的核心要素
RAG的主要目标是通过从外部知识库中检索相关信息来辅助大语言模型生成更准确、更丰富的文本。这一过程分为三个关键步骤：检索、增强和生成。检索阶段负责从预先建立的知识库中找到与问题相关的信息；增强阶段则是将这些信息作为上下文输入给LLM，以帮助它更好地理解和回应特定问题；最后，在生成阶段，LLM会结合检索到的信息来创建符合用户需求的答案。
如何实现RAG
要使用RAG技术构建一个有效的知识问答系统，首先要进行数据准备与知识库构建。这涉及到收集、清洗以及将文本分割成小片段，并使用文本嵌入模型将其转换成向量形式存入向量数据库。接下来是设计检索模块，当用户提出一个问题时，系统会将问题转换成向量并在向量数据库中查找最相似的知识片段。随后，系统会对检索结果按相似度排序，并选取最相关的片段作为下一步生成环节的输入。
生成模块的工作原理
在生成模块中，系统会将检索到的相关片段与原始问题合并，形成更完整的上下文信息。然后，使用强大的生成模型（如GLM）基于这个上下文信息生成最终的回答。这样的方法确保了即使是在面对复杂或专业的问题时，也能给出既准确又详细的解答。
RAG解决的问题
大型语言模型通常存在两个主要问题——幻觉和知识中断。幻觉指的是模型有时会自信地给出错误答案；而知识中断则是因为LLM的知识仅限于训练时的数据，导致其无法提供最新的信息。RAG通过整合外部数据，有效解决了这些问题。它允许模型从外部知识库中获取最新资料，避免了由于训练数据过时而导致的回答不准确。
RAG的技术架构
RAG的技术架构主要包括两个核心部分：检索模块和生成模块。检索模块利用预训练的文本嵌入模型将查询和文档转换为向量，并通过高效的向量搜索技术在数据库中找到最接近的匹配项。生成模块则依赖于经过大规模数据预训练的强大生成模型，它们能够根据输入的上下文生成自然流畅的回答。这种组合使得RAG能够在保持高质量的同时快速响应各种类型的查询。
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