检索增强生成

RAG代表检索增强生成，是一种将检索与生成建模相结合的人工智能架构。

定义

检索增强生成（RAG）是一种混合人工智能框架，通过集成外部检索系统在运行时获取相关信息来增强生成模型。当接收到查询时，系统会搜索知识库或语料库中与上下文相关的数据，并将这些结果输入生成模型以塑造其输出。这种方法使生成的响应基于事实性或最新信息，减少幻觉现象，并将模型的有效知识扩展到其训练数据之外。RAG广泛应用于准确性与相关性至关重要的系统中，例如企业搜索、问答助手和文档摘要工作流。它将知识存储与生成组件解耦，允许在不重新训练核心模型的情况下更新知识库。

优点

• 通过基于真实数据源的生成提高事实准确性。
• 在不重新训练生成模型的情况下实现最新响应。
• 减少独立大型语言模型输出中常见的幻觉现象。
• 通过高效的检索层扩展到大型知识语料库。
• 可灵活集成各种搜索和向量索引系统。

缺点

• 架构比简单的生成系统更复杂。
• 检索步骤可能增加响应生成的延迟。
• 质量取决于检索索引和文档分块策略。
• 需要维护和更新外部知识存储。
• 集成向量数据库或搜索引擎的开销。

使用场景

• 能够基于当前领域特定知识回答问题的AI聊天机器人。
• 按需合成文档的企业搜索助手。
• 利用内部知识库的自动客户服务支持。
• 基于特定数据源的内容生成工具。
• 使用外部语料库进行上下文关联的文档摘要系统。