人工智能丨检索增强生成技术（RAG）详解检索增强生成（RAG）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，旨在提升生成模型在特

检索增强生成（RAG）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，旨在提升生成模型在特定任务中的表现。它通过从外部知识源（如文档、数据库或互联网）中检索相关信息，并将这些信息与生成模型结合，生成更准确、更相关的文本。

RAG的核心思想是将生成模型与检索机制结合，利用外部知识增强模型的生成能力。具体步骤如下：

检索模型：
- 使用高效的检索系统（如基于倒排索引的搜索引擎或向量检索）从大规模知识库中查找相关信息。
- 检索模型可以是传统的TF-IDF、BM25，也可以是基于深度学习的向量检索模型（如DPR、ANCE）。
生成模型：
- 通常使用预训练的语言模型（如GPT、T5、BART）作为生成器。
- 生成模型将检索到的信息与输入查询结合，生成连贯且相关的文本。
联合训练：
- 在某些实现中，检索模型和生成模型可以联合训练，以优化检索和生成的整体效果。

RAG（Facebook AI）：
- 由Facebook AI提出的RAG模型，结合了DPR（Dense Passage Retrieval）和BART生成模型，在开放域问答任务中表现优异。
REALM（Google）：
- 通过预训练检索器和生成器，实现知识增强的文本生成。

RAG技术通过将检索与生成结合，为生成模型提供了更强的知识支持，是当前自然语言处理领域的重要研究方向之一。

人工智能丨检索增强生成技术（RAG）详解