大模型检索召回系统：RAG技术的全面调查与未来展望

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。然而，这些模型在处理特定领域或知识密集型任务时仍面临挑战，如产生错误信息或“幻觉”。为了克服这些难题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术应运而生，它通过整合外部数据库的知识来增强模型的生成能力，特别是在知识密集型任务中表现出色。今天介绍一篇《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》的论文，它全面审视了大型语言模型（LLMs）中检索增强生成（RAG）技术的发展历程和现状。

RAG技术概览

RAG技术的核心在于将大型语言模型的内在知识与外部数据库的动态知识库相结合。这种方法不仅提高了生成内容的准确性和可信度，还允许模型持续更新知识，整合特定领域的信息。RAG技术的发展经历了三个主要阶段：Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG，每个阶段都代表了对前一阶段的改进和优化。

Naive RAG

Naive RAG是RAG技术的初级阶段，主要包含索引、检索和生成三个步骤。在索引阶段，文档被分割、编码并存储为向量；检索阶段，系统根据语义相似性计算检索与用户查询最相关的文档块；生成阶段，将检索到的文档块与原始问题结合，由语言模型生成最终答案。

Advanced RAG

Advanced RAG在Naive RAG的基础上引入了预检索和后检索策略，通过滑动窗口方法、细粒度分割和元数据整合等技术优化索引，并通过重排和上下文压缩等方法提高检索质量。

Modular RAG

Modular RAG则是最新一代的RAG技术，它通过引入搜索模块、记忆模块、路由系统和预测模块等新组件，提供了更高的适应性和灵活性。这种模块化方法不仅支持顺序处理，还支持端到端训练，使得RAG系统能够更精准地响应各种任务和查询。

RAG算法原理

算法原理可以概括为以下几个关键步骤和概念：

索引（Indexing）：
- 文档数据预处理：将文档转换为统一格式，如文本格式。
- 文本分割：将文档分割成较小的块或单元，以适应语言模型的上下文限制。
- 向量化：使用嵌入模型（如BERT或其他Transformer模型）将文档块编码为向量表示，并存储在向量数据库中。
检索（Retrieval）：
- 查询编码：将用户输入的查询通过嵌入模型转换为向量形式。
- 相似性计算：计算查询向量与索引库中文档块向量之间的相似度。
- 文档检索：根据相似度分数，检索与查询最相关的前K个文档块。
生成（Generation）：
- 上下文整合：将检索到的文档块与原始查询结合，形成完整的上下文。
- 语言模型生成：利用大型语言模型（如GPT）生成回答，模型可以利用其内置知识或限制在检索到的文档信息内生成回答。

论文观点

文章的核心观点集中在检索增强生成（RAG）技术及其在大型语言模型（LLMs）中的应用。以下是文章提出的几个核心要点：

知识与生成的结合：RAG技术通过从外部知识库检索相关信息，与大型语言模型的内在知识相结合，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。
RAG的三个发展阶段：
- Naive RAG：基础的RAG方法，涉及索引、检索和生成的传统流程。
- Advanced RAG：在Naive RAG的基础上进行改进，通过优化索引技术和后检索处理来提高检索质量。
- Modular RAG：进一步的模块化设计，提供了更高的灵活性和适应性，允许更复杂的检索和生成策略。
关键组件和技术：文章详细介绍了RAG框架的三个主要组成部分——检索器、生成器和增强方法，以及每个组件中的关键技术。
评估方法：论文讨论了如何评估RAG模型的有效性，包括评估的关键指标和能力，并介绍了最新的自动评估框架。
未来研究方向：
- 纵向优化：提升RAG模型在特定任务上的性能。
- 横向扩展性：探索RAG技术在多模态数据和多语言环境中的应用。
- 技术栈与生态建设：开发更高效的工具和平台，以支持RAG技术的实施和扩展。
互补性：RAG技术与其他模型优化技术（如微调）可以相互补充，共同提升模型性能。
实际应用：RAG技术在提高大型语言模型准确性、降低错误信息产生、增强用户信任度等方面具有显著优势，对于实际应用中的多样化需求具有重要意义。