简要定义

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术和生成式语言模型的人工智能技术。其核心流程是通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文输入到大型语言模型（LLM）中，从而生成更准确、更有信息量的内容。

核心价值

• 提高生成内容的准确性和相关性：通过检索外部知识库，RAG能够为生成模型提供最新的、与用户查询高度相关的信息，从而生成更准确的回答。
• 增强内容的可解释性：RAG生成的内容基于检索到的具体信息，具有较强的可追溯性和解释性，用户可以验证生成内容的准确性。
• 支持实时更新：RAG模型可以通过更新知识库实现知识的即时更新，而无需重新训练模型，这使得模型能够快速适应新信息。
• 通用性强：RAG适用于多种自然语言处理任务，如问答系统、文档生成、智能助手等，无需针对每个任务进行特定训练。
• 减少训练成本：RAG通过检索外部知识库，减少了对大规模训练数据的依赖，从而降低了训练成本。

核心技术

• 检索模块：负责从外部知识库中检索相关文档或信息。常用的检索方法包括稀疏检索（如TF-IDF、BM25）和密集检索（如使用嵌入模型和近似最近邻索引）。
• 生成模块：负责处理检索到的信息并生成最终的回答或内容。通常基于Transformer架构的大型语言模型（如GPT、T5）。
• 向量数据库：用于存储和检索向量化的内容，允许基于语义相似性进行快速准确的检索。
• 嵌入模型：将文本转换为向量表示，以便进行相似性搜索。

关键特征

• 外部知识的利用：RAG能够有效地利用外部知识库中的信息，提供更深入、准确且有价值的答案，提高生成文本的可靠性。
• 数据更新及时性：RAG具备检索库的更新机制，可以实现知识的即时更新，无需重新训练模型。
• 高度定制能力：RAG可以根据特定领域的知识库和提示词进行定制，满足不同用户的需求。
• 安全隐私管理：通过限制知识库的权限，RAG可以实现安全控制，保护用户隐私。
• 支持多种模态：RAG不仅限于文本，还可以处理图像、音频等多种模态的数据。

应用领域

• 问答系统：RAG可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题，通过检索大规模文档集合来提供准确的答案。
• 文档生成和自动摘要：RAG可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。
• 智能助手和虚拟代理：RAG可以用于构建智能助手或虚拟代理，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务。
• 信息检索：RAG可以改进信息检索系统，使其更准确深刻，用户可以提出更具体的查询，不再局限于关键词匹配。
• 知识图谱填充：RAG可以用于填充知识图谱中的实体关系，通过检索文档来识别和添加新的知识点。
• 企业知识管理系统：RAG技术可以用于企业内部的知识检索和共享，构建智能问答系统，为员工提供即时的问题解答和解决方案。
• 在线问答系统：RAG技术可以应用于在线问答系统，提供自动问答服务，提高客户满意度。
• 情报检索系统：RAG技术可以加速情报信息的检索与分析过程，为决策提供及时准确的信息支持。