雖然大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）在自然語(yǔ)言處理（NLP）方面表現(xiàn)出了其強(qiáng)大的文本生成和理解能力，但是它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如處理大規(guī)模知識(shí)庫(kù)和實(shí)時(shí)獲取最新信息的能力，并且會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。為了解決這些問(wèn)題，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為實(shí)現(xiàn)大模型落地應(yīng)用的重要技術(shù)之一。

RAG技術(shù)的核心思想是結(jié)合信息檢索和生成模型的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)檢索外部知識(shí)庫(kù)的信息來(lái)增強(qiáng)生成模型的表現(xiàn)。具體來(lái)說(shuō)，RAG技術(shù)由兩個(gè)主要部分組成：檢索器（Retriever）和生成器（Generator）。檢索器負(fù)責(zé)從大型知識(shí)庫(kù)中檢索與輸入查詢(xún)相關(guān)的信息片段，而生成器則利用這些檢索到的信息來(lái)生成更加準(zhǔn)確和有針對(duì)性的回答。

首先，RAG技術(shù)的檢索器部分通常采用基于嵌入的檢索方法。它將輸入的查詢(xún)和知識(shí)庫(kù)中的文檔轉(zhuǎn)換為高維向量，然后使用相似度計(jì)算（如余弦相似度）來(lái)找到與查詢(xún)最相關(guān)的文檔。這種方法可以有效地處理大規(guī)模知識(shí)庫(kù)，并快速找到相關(guān)信息，提高檢索效率。

其次，生成器部分通?；诖笠?guī)模語(yǔ)言模型（如ChatGPT、通義千問(wèn)、文心一言等）。在獲取到相關(guān)文檔后，生成器會(huì)將這些文檔與查詢(xún)一起輸入到模型中，以生成更加精確的回答。與傳統(tǒng)生成模型相比，RAG技術(shù)通過(guò)結(jié)合外部知識(shí)庫(kù)中的信息，使得生成的回答不僅依賴(lài)于模型內(nèi)部的知識(shí)，還能動(dòng)態(tài)地引用最新和更全面的信息，從而顯著提升生成質(zhì)量和實(shí)用性。

RAG技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，通過(guò)召回相關(guān)的準(zhǔn)確信息來(lái)緩解大模型的幻覺(jué)問(wèn)題，有效地彌補(bǔ)了大語(yǔ)言模型在處理實(shí)時(shí)信息和大規(guī)模知識(shí)庫(kù)方面的不足，同時(shí)結(jié)合了大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，顯著提升了生成內(nèi)容的質(zhì)量和實(shí)用性。

例如：在問(wèn)答系統(tǒng)中，RAG可以通過(guò)檢索到的相關(guān)文檔提供更加具體和可靠的回答；在文檔摘要生成中，它可以利用相關(guān)背景信息生成更準(zhǔn)確和連貫的摘要；在對(duì)話(huà)系統(tǒng)中，RAG能夠通過(guò)引用外部知識(shí)庫(kù)的信息，使對(duì)話(huà)更加豐富和具有上下文關(guān)聯(lián)。此外，RAG技術(shù)還可以用于自動(dòng)寫(xiě)作、信息檢索增強(qiáng)的搜索引擎以及智能客服系統(tǒng)等。