引言
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而，LLM在知识覆盖、回答准确性和时效性方面仍存在局限性。检索增强生成（RAG）技术应运而生，通过外挂知识库，为LLM注入了强大的知识储备和检索能力，从而改变了AI应用的游戏规则。
RAG技术概述
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种将检索技术与生成技术相结合的技术，旨在提高LLM在回答问题或生成文本时的准确性和可靠性。RAG的基本流程如下：
- 数据准备：将知识库中的文档数据上传至知识库，并使用嵌入模型进行向量化处理，存储在向量数据库中。
- 检索：用户输入文本时，通过嵌入模型将其向量化，然后与向量数据库中的内容进行相似匹配，找到最相关的文档。
- 生成：将匹配到的信息与用户输入的内容结合，经过预处理后输入给LLM生成综合回答。
RAG的优势
- 提高准确性：通过检索相关文档，RAG可以有效避免LLM在知识覆盖和回答准确性方面的不足。
- 增强时效性：RAG可以利用实时更新的知识库，确保回答的时效性。
- 解决数据安全问题：RAG可以将企业内部数据和用户数据本地化，提高数据安全性。
- 提高个性化：RAG可以根据用户的需求和偏好，提供个性化的回答。
RAG的应用场景
- 金融领域：RAG可以帮助金融从业者快速获取最新的市场信息、政策法规等，提高决策效率。
- 医疗领域：RAG可以帮助医生快速检索病例、治疗方案等，提高诊断和治疗水平。
- 教育领域：RAG可以帮助学生快速获取相关知识，提高学习效率。
- 企业级知识库：RAG可以帮助企业快速检索内部文档，提高工作效率。
RAG的实现方法
- Graph RAG：利用知识图谱构建图模型，将实体和关系作为单元进行联合建模，提高检索的相关性。
- 基于嵌入的语义搜索：通过嵌入模型将文本内容转化为计算机可理解的语言，提高检索的准确性。
RAG的开源项目
- MedRAG：医疗领域的RAG框架，可以帮助医生快速检索病例、治疗方案等。
- KAG：政务/金融领域的RAG框架，可以帮助用户解决复杂场景逻辑问题。
- RAGAR：新闻编辑部的RAG框架，可以用于事实核查。
总结
RAG技术通过外挂知识库，为LLM注入了强大的知识储备和检索能力，有效提高了LLM在回答问题或生成文本时的准确性和可靠性。随着RAG技术的不断发展，它将在更多领域发挥重要作用，改变AI应用的游戏规则。