RAG

时间: 2025-05-31 22:47:50 浏览: 28
### RAG技术概述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，旨在通过外部知识库增强大模型的能力[^1]。具体而言，RAG技术允许模型在生成过程中动态检索相关信息并加以利用，从而弥补传统大模型仅依赖内部参数化知识的不足[^2]。 #### 核心原理 RAG的核心在于将检索模块与生成模块结合起来。检索模块负责从外部数据库中提取相关的信息片段，而生成模块则基于这些信息以及自身的上下文理解能力完成最终的任务输出[^3]。这种设计使得RAG能够实现实时性和灵活性的高度统一，在处理特定领域或私有数据时尤为有效。 #### 使用方法 要使用RAG技术，通常需要以下几个组成部分： 1. **构建知识库**：创建一个结构化的或者非结构化的文档集合作为检索目标。 2. **集成检索器**：选择合适的检索算法（如BM25、向量相似度搜索等），用于快速定位最相关的条目。 3. **训练生成模型**：采用预训练的语言模型，并微调使其适配于带有额外输入字段的形式——即不仅考虑原始提问还应加入由检索返回的内容。 4. **部署服务端逻辑**：搭建完整的流水线架构，确保从前端接收请求到最后响应整个流程顺畅高效运行。 下面给出一段简单的伪代码展示如何实现基本版的RAG系统： ```python def rag_pipeline(question, knowledge_base): retrieved_docs = retrieve_relevant_documents(question, knowledge_base) # 检索阶段 answer = generate_answer_with_context(question, retrieved_docs) # 生产阶段 return answer # 假设函数定义如下 def retrieve_relevant_documents(query, kb): ... def generate_answer_with_context(q, docs): ... ``` 此脚本展示了两步走策略：先找到关联资料再据此作答。 ### 应用场景举例 - **客服机器人**: 利用公司内部FAQ文件夹做为背景支持材料，帮助AI更精准回复客户疑问。 - **医疗咨询助手**: 结合最新医学论文成果更新诊断建议给患者提供科学依据支撑下的健康指导方案。 - **教育辅导平台**: 配套教材章节内容同步解析难题促进学生自主学习兴趣培养。
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