RAG指的是一种名为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation）的模型架构

引言

大模型（LLM）具备的知识只局限于它被训练的数据，如果我们直接向大模型问一个特定的问题，大模型都会做出一个回答，但是这个回答可能是大模型的幻觉，对于特定领域的问题，大模型的表现不尽如意，往往需要再次进行训练或微调，才能让大模型的表现逐渐满足我们的要求，RAG 是一种低成本的，无需重新训练大模型，便可大大提高在特定领域输出质量的方案。

RAG概述

LLM可以加载从众多数据源检索到的信息，这些检索到的信息被加载到上下文窗口中，并用于 LLM 输出生成，这一过程通常称为检索增强生成（RAG）。RAG 是 LLM 应用程序开发中最重要的概念之一，因为它是一种向 LLM 传递外部信息的简便方法，在需要事实回忆的问题上，它比更复杂的微调更有优势。
RAG的一些关键特点和优势：

1. 低成本：与重新训练或微调整个LLM相比，RAG通常只需要对检索机制和融合机制进行微调，大大降低了计算成本和时间。
2. 高效性：通过在生成过程中引入相关的外部信息，RAG可以显著提高LLM在特定领域的准确性。
3. 灵活性：RAG可以轻松地扩展到不同的领域和任务，只需要为这些领域或任务提供相关的外部数据源。