什么是RAG，与大模型有什么关系

RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种结合了信息检索技术和大型语言模型（LLM）的应用方案。它通过从数据源检索相关信息，并基于这些信息修正生成的答案，从而提高大型语言模型的预测质量和准确性125681114。

在大模型中，RAG模块利用外部知识库或数据集来增强模型的生成能力，使得模型在生成文本时能够考虑到更多的背景信息和上下文关系810。RAG的核心在于“检索+生成”，即利用向量数据库的高效存储和检索能力召回目标知识，再利用大模型和Prompt工程将召回的知识合理利用，生成目标答案4。

RAG与大模型的关系主要体现在以下几个方面：

1. 解决知识局限性：大模型通常基于海量数据进行训练，但这些数据可能不包含最新信息或特定领域的知识。RAG通过检索最新或特定领域的信息，帮助大模型生成更准确和相关的回答111。

2. 减少模型幻觉：大模型在生成训练数据之外的知识时，可能会导致事实不准确，这种现象被称为模型幻觉。RAG通过引入外部知识源，帮助大模型生成更准确和更符合背景的结果，同时减少幻觉3713。

3. 提高内容生成的可追溯性：RAG通过在语言模型生成答案之前，先从文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，增强了内容生成的可追溯性7。

4. 提升性能和准确性：RAG通过合并来自各种来源的数据，如关系数据库、非结构化文档存储库等，可以显著提高生成人工智能系统的性能和准确性14。

5. 优化资源使用：相比于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”，RAG提供了一种更优的解决方案，它不需要对模型进行大规模的参数更新，而是通过检索和生成的结合来提升模型的表现1。

6. 应用广泛：RAG已成为基于LLM系统中最受欢迎的架构之一，许多产品几乎完全基于RAG构建，包括问答服务和与数据聊天的应用程序6。

综上所述，RAG作为一种技术方案，能够有效地提升大型语言模型在特定领域或专业场景下的应用效果，解决知识更新问题，减少模型幻觉，并提高内容生成的准确性和可追溯性。