1. 引言
大語言模型(LLM)常常面臨著知識時效性、幻覺生成、定制化難等挑戰，檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術作為解決這些問題的有效方案，正在成為AI應用開發的標準架構。
本文將從基礎概念入手，全面介紹RAG技術的核心原理、標準架構與組件，以及評估RAG系統性能的關鍵指標，為后續深入探討RAG優化技術奠定基礎。
2. RAG技術的發展歷程與核心原理
2.1 發展歷程
RAG技術的概念最早由Facebook AI Research(現Meta AI)在2020年提出，發表在論文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中。該論文提出了一種將檢索系統與生成模型結合的方法，用于解決知識密集型自然語言處理任務。
隨著大語言模型的興起，特別是ChatGPT等產品的爆發，RAG技術得到了廣泛關注和快速發展：
- 2020年: RAG概念提出，主要用于問答和事實生成任務
- 2021-2022年: RAG技術開始與預訓練語言模型結合，應用范圍擴展
- 2023年: 隨著ChatGPT等大語言模型的普及，RAG成為解決LLM知識時效性和定制化的主流方案
- 2024-2025年: RAG技術進入成熟期，各種優化方法和架構不斷涌現，應用場景更加多元化
2.2 核心原理
RAG的核心原理是將外部知識庫與生成模型結合，通過檢索相關信息來增強模型的生成能力。其基本流程如下：
- 查詢處理：接收用戶查詢，并進行必要的預處理
- 知識檢索：從外部知識庫中檢索與查詢相關的信息
- 上下文構建：將檢索到的信息與原始查詢組合成增強上下文
- 生成響應：將增強上下文輸入到大語言模型中生成最終響應
RAG技術的優勢在于：
- 知識時效性：可以訪問最新的外部知識，不受模型訓練數據時間限制
- 可控性與可解釋性：生成內容基于可追溯的外部知識源
- 定制化能力：可以根據特定領域或組織的知識庫進行定制
- 降低幻覺：通過提供事實依據減少模型生成虛假信息的可能性
# RAG基本流程示例代碼
def simple_rag(query, knowledge_base, llm):# 1. 查詢處理processed_query = preprocess_query(query)# 2. 知識檢索relevant_docs = knowledge_base.retrieve(processed_query, top_k=3)# 3. 上下文構建context = build_context(query, relevant_docs)# 4. 生成響應response = llm.generate(context
