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- 什么是RAG(检索增强生成)
- RAG 的工作流程
- RAG 的主要优势
- RAG 的典型应用场景
- RAG 应用实操教程
- 为您推荐
什么是RAG(检索增强生成)
RAG（Retrieval - Augmented Generation，检索增强生成）一种用于提升大型语言模型性能的架构或技术框架，特别是在需要事实准确性、时效性和领域知识的任务上。RAG 的核心逻辑是：让模型在生成回答前，先从外部知识库中检索相关信息，再基于检索到的内容生成回答，从而实现 “用最新、最准确的知识增强生成能力”。
RAG 的工作流程
1. 检索阶段：
- 当用户提出一个问题或请求时，RAG 系统首先会分析这个输入（查询）。
- 系统利用这个查询，去一个外部知识库中搜索最相关的信息片段。这个知识库可以是：海量文档（PDF, Word, 网页等）、数据库、维基百科、公司内部的私有知识库/文档库、实时更新的新闻源等等。
- 检索的目标是找到与用户查询语义上最相关、最有信息量的文档片段（通常是文本段落或句子）。
2. 增强生成阶段：
检索到的相关文档片段（通常称为“上下文”或“参考”）被拼接到原始的用户查询中。这个“增强后”的提示（用户查询 + 检索到的上下文）被输入给大型语言模型(LLM)。LLM 的任务是基于这个包含了最新、特定、相关外部知识的完整提示来生成最终的答案。
LLM 在生成答案时，会综合利用
①它自身在预训练阶段学到的通用知识
②检索阶段提供的、与当前问题高度相关的具体信息。
RAG 的主要优势
1. 提高事实准确性：答案基于检索到的可靠信息，显著减少 LLM 的“幻觉”。
2. 知识更新及时：通过更新外部知识库（如添加最新报告、新闻），系统就能提供最新信息，无需重新训练昂贵的 LLM。
3. 融入特定领域知识：可以轻松接入私有或专业领域的知识库，让通用 LLM 具备特定领域的专业能力。
4. 可解释性增强：系统可以（也应该）提供其答案所依据的检索到的文档片段作为参考来源，增加透明度和可信度。
5. 成本效益：相比于针对特定任务或知识领域微调整个 LLM，RAG 是一种更轻量级、更灵活的解决方案。
RAG 的典型应用场景
- 智能问答系统： 回答需要基于特定文档集（如产品手册、公司政策、研究论文）的问题。
- 聊天机器人： 提供更准确、有依据的客户支持或信息咨询。
- 内容摘要： 基于检索到的相关文档生成更准确、全面的摘要。
- 研究报告辅助： 帮助研究人员查找相关文献并综合信息。
- 企业知识管理： 让员工能快速查询公司内部文档、流程、项目信息等。
- 基于事实的写作辅助： 帮助撰写需要引用来源的报告、文章等。
RAG 应用实操教程
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