一篇搞懂RAG技术

RAG技术是什么

RAG技术，全称Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索和生成两种技术的自然语言处理方法。它通过检索相关文档，将检索到的信息作为输入，生成新的文本。RAG技术可以用于各种自然语言处理任务，如问答、文本摘要、文本生成等。

RAG技术的工作原理可以分为两个阶段：检索和生成。在检索阶段，RAG技术会根据输入的问题或任务，从大量的文档中检索出与问题或任务相关的文档。在生成阶段，RAG技术会将检索到的文档作为输入，生成新的文本.

在检索阶段，RAG技术会使用一种称为向量数据库的技术。向量数据库是一种特殊的数据库，它将文档转换为向量，并使用向量表示文档的内容。向量数据库可以快速地检索出与输入问题或任务相关的文档。

在生成阶段，RAG技术会使用一种称为生成模型的技术。生成模型是一种机器学习模型，它可以根据输入的文本生成新的文本。生成模型可以使用各种不同的架构，如循环神经网络（RNN）、Transformer等。

在自然语言处理任务中，幻觉现象是一个常见的问题。幻觉现象是指生成模型生成的文本与输入文档的内容不一致，或者生成的文本与输入文档的内容无关。RAG技术通过检索相关文档，可以减少幻觉现象的发生。

在自然语言处理任务中，长文本生成是一个挑战。长文本生成需要生成模型能够生成足够长和连贯的文本。RAG技术通过检索相关文档，可以为生成模型提供更多的上下文信息，从而提高长文本生成的质量。

在自然语言处理任务中，知识图谱是一种重要的工具。知识图谱可以帮助生成模型更好地理解输入的问题或任务，从而生成更准确的答案。RAG技术通过检索相关文档，可以为生成模型提供更多的知识图谱信息，从而提高生成模型的理解能力。

在自然语言处理任务中，知识截止是一个重要的问题。知识截止是指生成模型生成的文本相较于现实世界较为滞后，不能实时更新。RAG技术通过检索相关文档，可以为生成模型提供最新的信息，从而提高生成模型的能力。