RAG是什么

RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成，是一种结合了搜索技术和大型语言模型（LLM）的先进应用方案。它通过从数据源中检索信息来辅助大语言模型生成答案，从而提高生成文本的准确性和上下文相关性124。RAG的发展经历了三个范式：初级RAG、高级RAG和模块化RAG，每个范式都有其特定的模型、方法和局限性3。

RAG技术的核心在于它能够为大模型提供外部知识源，这使得模型能够生成准确且符合上下文的答案，同时减少模型幻觉4。在实际应用中，RAG可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题，而无需针对每个问题进行特定训练9。此外，RAG还可用于文档生成和自动摘要，基于检索的知识来自动生成文章段落、文档或自动摘要9。

RAG技术的一个典型案例是，当用户向模型提出一个关于最新事件的问题时，由于模型的预训练数据可能不包含该事件的信息，传统模型可能无法回答。而RAG通过从外部知识库检索最新的文档摘录来解决这一问题，从而提供准确的回答7。

总的来说，RAG是一种利用检索模型和生成模型相结合的技术，它通过搜索大型数据集或知识库来辅助文本生成，使得生成的文本更加准确和信息丰富6。