RAG概念
时间: 2025-05-11 08:23:49 浏览: 25
### RAG 架构概述
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成的混合架构,旨在提升自然语言处理任务的效果。它通过将传统的生成模型与外部知识库相结合,使得模型能够在推理过程中动态访问大量外部信息[^1]。
具体来说,RAG 的核心理念是在生成阶段之前引入一个检索模块,该模块会从大规模的知识源中提取相关信息作为输入的一部分。这种设计不仅增强了模型对特定领域知识的理解能力,还显著提高了其在开放域问答场景下的表现[^4]。
#### RAG 的工作原理
在一个典型的 RAG 流程中,当接收到用户提问时,系统首先利用检索器从预定义数据库或者互联网上抓取相关文档片段;接着这些片段连同原始问题一起被送入到生成组件内部进行进一步加工处理并最终形成答案输出[^5]。
以下是实现这一过程的关键要素:
- **检索机制**: 使用向量相似度匹配或其他高级算法高效定位潜在有用的信息资源。
- **融合策略**: 设计巧妙的方法把来自不同渠道的数据无缝拼接到一块儿供下游任务调用。
- **生成网络**: 借助强大的 Transformer 结构完成高质量文本创作的同时兼顾上下文关联性和逻辑严密性。
下面给出一段简单的 Python 示例代码展示如何搭建基础版 RAG 系统框架:
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForConditionalGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
"facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True
)
model = RagSequenceForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["Who was Jim Henson?"], return_tensors="pt"
)
outputs = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
```
此脚本展示了加载预训练好的 RAG 模型以及执行简单查询的过程。
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