近年來，隨著自然語言處理（NLP）技術的不斷發展，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）在文本生成、對話系統等任務中展現出卓越的性能。然而，由于模型參數和訓練數據的靜態性，它們難以生成包含實時或領域特定信息的高質量文本。為解決這一局限性，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術應運而生，通過結合外部信息檢索與生成模型，大幅提升了文本生成的準確性和上下文相關性。

什么是檢索增強生成？

RAG的核心思想是將外部數據庫作為輔助信息源，將檢索到的相關數據與語言模型的生成過程相結合，從而改善生成結果。與傳統的端到端生成模型相比，RAG具備動態更新知識的能力，能夠適應多變的場景需求。

RAG的典型工作流程如下：

預檢索：根據用戶輸入（如查詢或問題），從外部數據庫中快速檢索與輸入內容相關的信息。

篩選排序：對檢索到的信息進行篩選和排序，確保其與用戶輸入的相關性。

信息融合：將篩選后的信息與用戶輸入一起提供給生成模型，作為條件輸入。

生成文本：語言模型結合檢索信息生成最終輸出，提升上下文一致性和內容的準確性。

RAG的技術優勢

實時性強：通過檢索最新的外部信息，RAG可以生成包含最新數據的文本，突破模型知識的時效性限制。

可擴展性：無需重新訓練大型模型即可通過更換外部數據庫適配不同領域。

提升生成質量：通過引入高質量的外部信息，減少了生成內容中的錯誤或偏差。

面臨的技術挑戰

盡管RAG在理論上極具吸引力，但其在實際應用中面臨著以下挑戰：

檢索相關性：如何確保檢索結果與用戶輸入的高相關性仍然是一個亟待解決的問題。傳統的信息檢索算法可能不足以應對復雜語言表述。

融合復雜性：將檢索到的非結構化信息與生成模型高效融合，避免引入噪聲，是實現高質量生成的關鍵。

計算開銷：RAG需要同時處理檢索和生成任務，對計算資源提出了更高的要求。

用Qt C++實現RAG的技術框架

如果希望使用Qt C++實現一個簡單的RAG框架，可以按照以下步驟：

構建檢索模塊：

使用Qt的網絡模塊（如QNetworkAccessManager）從外部API或數據庫檢索相關數據。

如果是本地數據庫，可以使用QSqlDatabase管理和查詢數據。

實現信息篩選與排序：

使用算法對檢索結果進行相關性評分。

可利用Qt提供的數據結構（如QVector或QMap）存儲和排序檢索結果。

信息融合：

將用戶輸入和篩選后的檢索結果拼接成生成模型的輸入。

如果生成模型部署為遠程服務，可使用QNetworkRequest發送請求并接收響應。

生成模塊：

使用預訓練的生成模型（如OpenAI的API）通過HTTP接口生成文本。

如果是本地運行模型，可以通過Qt與Python交互（如QProcess調用Python腳本）。

示例代碼

以下是一個簡化的實現示例：