概述

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種將信息檢索與語言模型相結合的技術。由Facebook AI Research于2020年提出，它把數據庫的優勢與語言模型的優勢相結合。它能讓模型從外部知識庫中檢索信息，并將這些信息作為輸入提示（Prompt）提供給大語言模型（LLM），以此增強模型處理知識密集型任務的能力。

RAG在許多領域都有應用，如問答系統、信息檢索、文本生成等。它能夠幫助模型更好地處理復雜的知識任務，提高模型的準確性和可靠性。

流程

RAG的流程通常如下：

1. 知識準備：在預訓練階段，將相關知識存入數據庫。這包括各種文本數據、知識圖譜等。
2. 查詢：當用戶提出問題時，從數據庫中提取相關知識。例如，用戶輸入查詢語句，系統會根據查詢語句從數據庫中檢索出與之相關的信息。
3. 檢索結果增強：將檢索到的結果作為提示(Prompt)，增強模型的輸入。這一步是將檢索到的信息與用戶查詢相結合，形成一個更豐富的提示。
4. 生成回答：通過增強后的提示，模型生成準確的回答。

存在問題

有時模型會自信地給出錯誤信息，這是由于模型在生成過程中可能會出現“幻覺”，無法準確區分真實信息和虛假信息。

后續

后續將進一步深入探討RAG的框架分析，包括如何優化檢索策略、提高模型的性能等方面。希望這篇文章能為大家在學習RAG的過程中提供一些幫助。