雖然大規(guī)模語言模型（LLM）在自然語言處理（NLP）方面表現(xiàn)出了其強(qiáng)大的文本生成和理解能力，但是它們在實際應(yīng)用中仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如處理大規(guī)模知識庫和實時獲取最新信息的能力，并且會產(chǎn)生幻覺。為了解決這些問題，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為實現(xiàn)大模型落地應(yīng)用的重要技術(shù)之一。

 RAG技術(shù)的核心思想是結(jié)合信息檢索和生成模型的優(yōu)勢，通過檢索外部知識庫的信息來增強(qiáng)生成模型的表現(xiàn)。具體來說，RAG技術(shù)由兩個主要部分組成：檢索器（Retriever）和生成器（Generator）。檢索器負(fù)責(zé)從大型知識庫中檢索與輸入查詢相關(guān)的信息片段，而生成器則利用這些檢索到的信息來生成更加準(zhǔn)確和有針對性的回答。

• 首先，RAG技術(shù)的檢索器部分通常采用基于嵌入的檢索方法。它將輸入的查詢和知識庫中的文檔轉(zhuǎn)換為高維向量，然后使用相似度計算（如余弦相似度）來找到與查詢最相關(guān)的文檔。這種方法可以有效地處理大規(guī)模知識庫，并快速找到相關(guān)信息，提高檢索效率。
•  其次，生成器部分通?；诖笠?guī)模語言模型（如ChatGPT、通義千問、文心一言等）。在獲取到相關(guān)文檔后，生成器會將這些文檔與查詢一起輸入到模型中，以生成更加精確的回答。與傳統(tǒng)生成模型相比，RAG技術(shù)通過結(jié)合外部知識庫中的信息，使得生成的回答不僅依賴于模型內(nèi)部的知識，還能動態(tài)地引用最新和更全面的信息，從而顯著提升生成質(zhì)量和實用性。

RAG技術(shù)的應(yīng)用場景非常廣泛，通過召回相關(guān)的準(zhǔn)確信息來緩解大模型的幻覺問題，有效地彌補(bǔ)了大語言模型在處理實時信息和大規(guī)模知識庫方面的不足，同時結(jié)合了大語言模型的強(qiáng)大的語言理解和生成能力，顯著提升了生成內(nèi)容的質(zhì)量和實用性。

例如：在問答系統(tǒng)中，RAG可以通過檢索到的相關(guān)文檔提供更加具體和可靠的回答；在文檔摘要生成中，它可以利用相關(guān)背景信息生成更準(zhǔn)確和連貫的摘要；在對話系統(tǒng)中，RAG能夠通過引用外部知識庫的信息，使對話更加豐富和具有上下文關(guān)聯(lián)。此外，RAG技術(shù)還可以用于自動寫作、信息檢索增強(qiáng)的搜索引擎以及智能客服系統(tǒng)等。