rag大模型

### Retrieval-Augmented Generation (RAG) 大型模型概述 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种结合了检索模块和生成模块的方法，在处理自然语言理解和生成任务时表现出显著优势。通过引入外部知识库，RAG能够有效提升大型语言模型的表现力和准确性[^1]。 #### RAG的工作原理 在传统的基于Transformer架构的语言模型中，所有的上下文信息都依赖于输入序列本身携带的内容。然而对于复杂的问答系统或是需要特定领域专业知识的任务来说，仅依靠有限长度的历史对话记录往往难以满足需求。为此，RAG提出了一个新的框架： - **检索阶段**：利用高效的搜索引擎技术从大规模文档集合中找到最有可能包含有用信息的相关片段； - **融合阶段**：将这些检索到的结果作为额外的背景材料提供给编码器部分； - **解码阶段**：最后由解码端根据综合后的表示来预测下一个词的概率分布并完成文本输出。 这种设计使得即使是在面对从未见过的新颖问题时，也能借助已有的优质资源给出合理的回应。 #### 应用实例 为了验证上述理论的有效性，研究人员开发了一个名为Mememo的应用程序原型，它允许用户在一个简单的网页界面上体验RAG的功能特性[^3]。该平台支持多种类型的交互方式，比如多轮次对话、文件上传以及实时反馈机制等，极大地促进了人机之间的沟通效率。 此外，还有其他形式的数据增强手段被应用于优化RAG的效果，例如通过对原始素材进行预处理操作（如清理噪声、解决模糊不清之处），甚至创造全新的训练样本等方式来缓解数据稀缺带来的挑战[^2]。 ```python import torch from transformers import RagTokenizer, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained('facebook/rag-token-base') model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained('facebook/rag-token-base') context = ["The capital of France is Paris.", "Paris has a population over 2 million."] question = "What's the largest city in France?" input_dict = tokenizer([question], context=[context], return_tensors='pt', truncation=True) with torch.no_grad(): outputs = model.generate(input_ids=input_dict['input_ids'], context_input_ids=input_dict['context_input_ids']) answer = tokenizer.decode(outputs[0]) print(f"The answer to '{question}' based on given contexts is: {answer}") ```