在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，各種創(chuàng)新和應(yīng)用層出不窮。其中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）作為一種新興的技術(shù)方法，正逐漸成為 AI 2.0 時(shí)代的殺手級(jí)應(yīng)用。

那么，什么是 RAG？它如何工作？以及它在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用有哪些？本文將為你詳細(xì)解答這些問(wèn)題。

一、RAG 的定義

RAG，全稱(chēng)為 Retrieval-Augmented Generation，直譯為「檢索增強(qiáng)生成」。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，RAG是一種結(jié)合了檢索和生成的技術(shù)方法。它將傳統(tǒng)的基于檢索的問(wèn)答系統(tǒng)和基于自然語(yǔ)言生成的技術(shù)相結(jié)合，提升了 AI 系統(tǒng)在回答自然語(yǔ)言問(wèn)題時(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性。

傳統(tǒng)的生成模型依賴(lài)于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來(lái)生成回答。然而，這種方法有一個(gè)明顯的局限性：大模型在面對(duì)從未見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題或新興領(lǐng)域的知識(shí)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確或不合邏輯的回答。

而 RAG 通過(guò)引入檢索機(jī)制，首先從大量外部知識(shí)庫(kù)或企業(yè)內(nèi)私有文檔中檢索出相關(guān)信息，然后再結(jié)合生成模型，生成更加準(zhǔn)確、上下文相關(guān)的答案。這種方法既保留了生成模型的靈活性，又增強(qiáng)了其對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的覆蓋面和準(zhǔn)確性。

二、RAG 的工作原理

RAG 的核心思想是通過(guò)「檢索-生成」雙重機(jī)制來(lái)提高生成模型的表現(xiàn)。具體來(lái)說(shuō)，它的工作流程可以分為以下幾個(gè)步驟：

問(wèn)題理解和檢索階段：首先，RAG 模型接收到用戶(hù)的問(wèn)題或請(qǐng)求。然后，模型利用檢索模塊，從預(yù)定義的知識(shí)庫(kù)或文檔集合中，找到與問(wèn)題最相關(guān)的文本片段。這些片段可以是短語(yǔ)、句子、段落甚至是整個(gè)文檔。

生成階段：在獲取了相關(guān)文本片段后，RAG 模型會(huì)將這些片段與原始問(wèn)題結(jié)合，輸入到生成模型（GPT、通義千問(wèn)、文心一言等）中。生成模型根據(jù)輸入內(nèi)容生成最終的答案或文本輸出。

輸出優(yōu)化：為了確保生成的答案是相關(guān)且準(zhǔn)確的，RAG 模型通常會(huì)在生成階段加入后處理步驟，如答案的置信度評(píng)估、多候選答案篩選等，以進(jìn)一步提升生成結(jié)果的質(zhì)量。

這種「檢索-生成」的方式使得 RAG 模型不僅可以利用現(xiàn)有的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還可以從企業(yè)私有知識(shí)庫(kù)中獲取最新、最相關(guān)的信息，確保其生成的內(nèi)容始終是及時(shí)、準(zhǔn)確的。

在實(shí)際落地會(huì)分為用戶(hù)端和管理端，在管理端進(jìn)行知識(shí)文件的上傳，系統(tǒng)會(huì)對(duì)文檔進(jìn)行文本讀取、分快、向量化，將結(jié)果存入向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

用戶(hù)端在一個(gè)搜索框中進(jìn)行提問(wèn)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行向量化處理，然后到向量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行相似度匹配，將匹配的結(jié)果、原始問(wèn)題、提示詞一起提交給大模型，等著大模型的返回結(jié)果就好。如下圖：

三、RAG 的應(yīng)用場(chǎng)景

RAG 技術(shù)的出現(xiàn)，使得許多傳統(tǒng)的 NLP 任務(wù)得到了全新的解決方案。以下是幾個(gè) RAG 技術(shù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景：

智能問(wèn)答：在客服、教育、醫(yī)療、企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)等領(lǐng)域，RAG 技術(shù)可以用于構(gòu)建更為智能的問(wèn)答系統(tǒng)。這類(lèi)系統(tǒng)不僅可以回答常規(guī)問(wèn)題，還能根據(jù)用戶(hù)的特定問(wèn)題實(shí)時(shí)檢索相關(guān)信息，提供更加精準(zhǔn)的答案。

內(nèi)容生成：RAG 技術(shù)還可以用于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，如新聞生成、技術(shù)文檔編寫(xiě)等。通過(guò)結(jié)合檢索到的最新信息，RAG 生成的內(nèi)容不僅保持了連貫性，還能反映出當(dāng)前的最新趨勢(shì)和知識(shí)，甚至跟自己歷史創(chuàng)作內(nèi)容相結(jié)合，生成的內(nèi)容可以更具有個(gè)人風(fēng)格。

輔助決策：對(duì)于需要處理大量文檔和信息的行業(yè)，如法律、金融等，RAG 技術(shù)可以幫助用戶(hù)快速找到相關(guān)案例、法規(guī)或市場(chǎng)數(shù)據(jù)，輔助決策和研究工作。

四、RAG 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

RAG 作為一種創(chuàng)新的技術(shù)方法，具有以下幾大優(yōu)勢(shì)：

知識(shí)覆蓋面廣，更專(zhuān)業(yè) ：通過(guò)引入檢索機(jī)制，RAG 可以訪(fǎng)問(wèn)私有領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，這使得它在處理涉及專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域問(wèn)題時(shí)，依然能夠生成準(zhǔn)確的答案。

生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和上下文相關(guān)性增強(qiáng)：相比于傳統(tǒng)的生成模型，RAG 生成的內(nèi)容更加可靠，因?yàn)樗梢越柚鷻z索到的相關(guān)信息，確保生成的文本與問(wèn)題或上下文高度相關(guān)。

靈活性和擴(kuò)展性強(qiáng)：RAG 模型可以靈活地應(yīng)用于不同的領(lǐng)域和任務(wù)中，只需更換或擴(kuò)展其檢索庫(kù)，便能適應(yīng)新的應(yīng)用場(chǎng)景。在企業(yè)內(nèi)部，文檔針對(duì)不同的智能部門(mén)有權(quán)限之分，RAG 的靈活性就可以很輕松滿(mǎn)足這類(lèi)需求。

五、RAG 的發(fā)展前景

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，RAG 作為一種結(jié)合了檢索和生成的混合技術(shù)方法，展示了其巨大的潛力。在未來(lái)，我們可以預(yù)見(jiàn)，RAG 將在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展，尤其是在需要大量信息處理和精準(zhǔn)生成的場(chǎng)景中。

同時(shí)，隨著知識(shí)庫(kù)的擴(kuò)展和生成模型的優(yōu)化，RAG 的性能和應(yīng)用廣度將進(jìn)一步提升。未來(lái)的 RAG 模型或許將不再局限于文本生成，還可能擴(kuò)展到多模態(tài)生成，如圖像、音頻等，為各行各業(yè)帶來(lái)更加豐富和智能的解決方案。

例如：我們現(xiàn)在在開(kāi)發(fā)零代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，有很多的特定行業(yè)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在要制作一個(gè)行業(yè)系統(tǒng)的宣傳視頻，需要先寫(xiě)文案，再在網(wǎng)上找素材，然后人工進(jìn)行整合，往往一個(gè)視頻做完需要一兩周的時(shí)間，未來(lái) RAG 結(jié)合企業(yè)內(nèi)部的專(zhuān)業(yè)資料，此類(lèi)視頻就能瞬間完成了。

六、結(jié)語(yǔ)

RAG（Retrieval-Augmented Generation）作為 AI2.0 時(shí)代的殺手級(jí)應(yīng)用，憑借其「檢索-生成」雙重機(jī)制，成功解決了傳統(tǒng)大模型的諸多局限性。它不僅提升了生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和上下文相關(guān)性，還擴(kuò)展了知識(shí)的覆蓋范圍。無(wú)論是在智能問(wèn)答、內(nèi)容生成還是知識(shí)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域，RAG 都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

現(xiàn)在技術(shù)成熟度也非常完善，RAG 在企業(yè)落地已經(jīng)不是遙不可及的事情了，后續(xù)會(huì)繼續(xù)分享怎樣進(jìn)行 RAG 的落地。