RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。
-
定义与目的：
- RAG通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
- RAG的目的是弥合大型语言模型的常识与专有数据之间的差距，帮助LLM生成更准确和更符合背景的结果，同时减少幻觉。
-
工作原理：
- RAG通过三个关键部分实现工作：检索、利用和生成。在检索阶段，系统会从文档集合中检索相关信息；在利用阶段，系统会利用这些检索到的信息来填充文本或回答问题；最后在生成阶段，系统会根据检索到的知识来生成最终的文本内容。
-
优势：
- RAG具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。
- RAG可以提供即时的知识更新，通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。
-
应用场景：
- RAG技术可以在问答系统（QA Systems）中发挥作用，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。
- 在垂直领域大模型的应用中，RAG能够结合企业私有数据，完成特定领域的知识问答，实现对业务目标的支持。
-
技术发展：
- RAG框架经历了从初级、高级到模块化的发展阶段，并在检索、生成和增强技术方面有关键组件。
- RAG在多模态领域的扩展，以及通过改进评估方法来适应其不断发展的应用范围。
-
与知识图谱的结合：
- GraphRAG是一种将知识图谱与RAG相结合的技术范式，它对存储在图数据库中的知识图谱进行检索，获得关联知识并实现增强生成。
- 知识图谱的信息存储可以使用图数据库，这种数据库管理系统非常适合处理高度连接的数据，提供高性能的复杂查询能力。
RAG作为一种先进的AI技术，通过整合外部知识源，显著提升了大型语言模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，成为自然语言处理领域的一个重要发展方向。
