RAG

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索模型和生成模型的技术，它通过利用外部数据源来辅助文本生成，从而提高生成文本的准确性和相关性7。RAG的核心思想是将大型语言模型（Large Language Models, LLMs）与向量数据库相结合，通过检索到的信息为模型生成的回答提供依据，以此来提高答案的质量3。RAG技术的发展始于2020年，随后迅速演进，其技术演进历程可以明确地划分为数个关键阶段4。

RAG的工作原理包括以下几个步骤：首先，对给定的问题或提示进行编码，生成一个向量表示；然后，这个向量表示被用于检索外部知识库中的相关信息；最后，检索到的信息被用来增强模型的生成过程，生成更准确和更符合背景的结果，同时减少模型幻觉2。RAG技术范式的发展，使得开发者无需为每个特定任务重新训练大型模型，仅需连接外部知识库，即可为模型注入额外的信息资源，从而显著提升其回答的精确度6。

RAG的应用非常广泛，它可以应用于不同的场景和领域，例如在自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译、文本摘要、问答系统等，RAG技术都能发挥重要作用。此外，RAG技术还涉及到分块、编码、索引、微调、Agent等多个方面，相关的开源库和应用也在持续发展中8。

值得注意的是，RAG在某些情况下也可能指代其他含义，例如在爱词霸权威在线词典中，RAG的中文意思包括布、旧布、破布等，还有报纸、大学活动、音乐等不同的含义910。然而，在本文的上下文中，我们主要关注的是RAG作为检索增强生成技术的这一含义。