什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索与生成的自然语言处理（NLP）模型架构。它的基本思路是将外部知识检索过程与生成模型结合起来，从而增强生成模型的能力，特别是在处理那些生成模型本身可能没有足够知识的问题时。RAG 通常用于文本生成任务，其中需要结合大量外部知识或信息才能生成更准确的答案。
RAG 的工作流程通常包括以下步骤：
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检索：首先，模型通过某种方式从一个大的外部知识库中检索出与输入相关的文档或片段。这些片段可以是预先存储的文本，如维基百科、常见问题解答或任何结构化数据源。
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生成：然后，模型将检索到的信息与输入结合，使用生成模型（例如 GPT 系列、BERT 等）生成更具知识性的输出。
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整合：通过检索到的外部信息，生成模型能够弥补原始输入中的知识不足，使得生成的答案或文本更为准确、丰富。
RAG 模型的一个常见实现是结合了检索器和生成器的架构，检索器负责从数据库中找到相关信息，而生成器负责生成最终的文本答案。这样，RAG 模型不仅可以生成语言流畅的文本，还能够结合外部的知识来提高输出的准确性和相关性。
RAG的优点：
- 增强的知识能力：能够利用外部的知识库提高生成文本的知识深度。
- 节省计算资源：避免生成模型需要记住所有知识的压力，通过动态地检索需要的信息来增强输出的质量。
- 广泛的应用场景：例如，开放域问答、对话生成等任务，可以更灵活地处理未知问题。
总的来说，RAG 通过结合检索和生成的优势，可以在许多需要外部知识支持的自然语言处理任务中获得显著的提升。
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_61949623/article/details/144349686
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