概述

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索与语言模型相结合的技术。由Facebook AI Research于2020年提出，它把数据库的优势与语言模型的优势相结合。它能让模型从外部知识库中检索信息，并将这些信息作为输入提示（Prompt）提供给大语言模型（LLM），以此增强模型处理知识密集型任务的能力。

RAG在许多领域都有应用，如问答系统、信息检索、文本生成等。它能够帮助模型更好地处理复杂的知识任务，提高模型的准确性和可靠性。

流程

RAG的流程通常如下：

1. 知识准备：在预训练阶段，将相关知识存入数据库。这包括各种文本数据、知识图谱等。
2. 查询：当用户提出问题时，从数据库中提取相关知识。例如，用户输入查询语句，系统会根据查询语句从数据库中检索出与之相关的信息。
3. 检索结果增强：将检索到的结果作为提示(Prompt)，增强模型的输入。这一步是将检索到的信息与用户查询相结合，形成一个更丰富的提示。
4. 生成回答：通过增强后的提示，模型生成准确的回答。

存在问题

有时模型会自信地给出错误信息，这是由于模型在生成过程中可能会出现“幻觉”，无法准确区分真实信息和虚假信息。

后续

后续将进一步深入探讨RAG的框架分析，包括如何优化检索策略、提高模型的性能等方面。希望这篇文章能为大家在学习RAG的过程中提供一些帮助。