RAG（Retrieval-Augmented Generation）：检索增强生成

9 个月前 AI百科 179

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种将知识检索（Retrieval）和语言生成（Generation）两种技术巧妙地结合在一起的方法。

概念：

RAG的核心思想是，在生成回答或文本时，首先从海量的文档知识库中检索出与问题最相关的几段文本，然后以此为基础再衍生出连贯自然的回答。

工作流程：
想象一下，您正在写一篇关于小狗的文章，但对小狗的知识有限。这时，您会进行以下操作：

检索（Retrieval）：首先，您打开电脑，输入关键词“小狗”，在互联网上检索大量关于小狗的文章、博客和信息。
利用（Utilization）：接下来，您分析这些搜索结果，提取其中的重要信息，包括狗狗的种类、行为习惯、饲养方式等。您将这些信息整理成一个知识库，类似一本百科全书。
生成（Generation）：现在，您需要写文章。通过一个问题引入：“小狗的寿命有多长？”然后，使用之前检索和整理的信息来回答问题或生成文章的段落。这一步不仅仅是简单地复制粘贴，而是根据上下文和语法规则生成自然流畅的文本。

实际上，上述工作流程就是RAG的工作流，将“检索”、“利用”和“生成”结合起来，类似于一个智能助手。

应用场景：RAG技术在自然语言处理领域有广泛应用，例如：

问答系统（QA Systems）：构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题，无需特定训练。
文档生成和自动摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识填充文本。
智能助手和虚拟代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：用于回答用户问题、提供信息和执行任务。
信息检索（Information Retrieval）：改进信息检索系统，使其更准确深刻。
知识图谱填充（Knowledge Graph Population）：用于填充知识图谱中的实体关系。

优势：RAG的优势包括：

外部知识的利用：有效地利用外部知识库，提高生成文本的可靠性。
数据更新及时性：具备知识库的即时更新机制，无需重新训练模型。
回复具有解释性：答案直接来自知识库，具有很强的可解释性。
高度定制能力：根据特定领域的知识库和提示进行定制。
安全和隐私管理：通过限制知识库的权限实现数据安全性。

与微调的对比：RAG相对于微调的优势在于通用性、知识引用、即时性和可解释性。微调适用于特定任务，但需要更多任务特定的数据和训练

来源: Microsoft Copilot