开源项目
检索增强生成（RAG）
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是大模型领域中的一种关键技术，旨在通过结合信息检索和文本生成能力，提升模型生成内容的准确性和可靠性。以下是其核心要点：
RAG的核心思想
- 检索（Retrieval）：在生成答案前，先从外部知识库（如文档、数据库或网页）中检索与问题相关的信息片段。
- 生成（Generation）：将检索到的信息与用户输入结合，由大模型（如GPT、LLaMA等）生成更精准的答案。
为什么需要RAG？
- 解决幻觉问题：大模型可能生成虚构或错误内容（幻觉），RAG通过检索真实数据减少此类风险。
- 动态知识更新：无需重新训练模型即可通过更新知识库获取最新信息（如新闻、研究进展）。
- 降低训练成本：避免为特定领域频繁微调模型，节省算力和时间。
典型工作流程
1、用户提问：输入问题（例如“量子计算的最新进展？”）。2、检索相关文档：使用检索模型（如BM25、Dense Retriever）从知识库中查找Top-K相关段落。3、上下文增强：将检索到的文本与问题拼接，输入生成模型。4、生成答案：模型基于检索内容生成回答，并标注来源（可解释性更强）。关键技术组件
1、检索模型：稀疏检索（如TF-IDF、BM25）：基于关键词匹配。稠密检索（如DPR、ANCE）：用神经网络编码文本语义。2、生成模型：GPT、T5、LLaMA等，负责融合检索内容生成回答。3、知识库：可以是结构化数据库或非结构化文本（如维基百科、行业文档）。优势与挑战
优势：1、生成结果更准确、有据可依。2、支持领域适配（如医疗、法律）而无需修改模型参数。挑战：1、检索效率与质量直接影响最终效果。2、知识库覆盖不足时可能遗漏关键信息。应用场景
- 问答系统：如客服机器人、教育答疑。
- 内容生成：生成带参考文献的报告或新闻摘要。
- 专业领域：医疗诊断辅助、法律条款解析。
对比其他技术
- 与微调（Fine-tuning）区别：RAG不修改模型权重，通过外部知识增强；微调则直接调整模型参数适应任务。
- 与Prompt Engineering区别：RAG动态引入外部信息，而非仅依赖提示词设计。
代表论文与框架
- 论文：Facebook AI的《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》（2020）。
- 框架：LangChain、LlamaIndex等工具支持快速实现RAG流程。