RAG如何和大模型结合
时间: 2025-02-13 11:20:03 浏览: 40
### RAG与大型语言模型结合的方法
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术旨在优化大型语言模型的输出质量,具体做法是使模型在生成回复前能访问并引用超出其训练数据范围外的权威知识源[^1]。这意味着当面对一个问题或请求时,RAG会首先执行一次针对外部数据库或者互联网资源的有效搜索操作,从中挑选出最贴切的相关资料片段作为补充信息。
对于如何实现这一点,在实际应用中通常采用两阶段流程:
#### 阶段一:检索
在这个过程中,系统接收用户的查询后,并不会立刻启动文本生成功能;相反,它会先调用搜索引擎或其他形式的知识检索工具去查找那些可能有助于构建更佳回应的内容条目。此过程可以基于关键词匹配、语义相似度计算等多种策略来进行高效筛选[^2]。
#### 阶段二:融合与生成
一旦获得了若干候选文档片段之后,下一步就是把这些材料同原始询问结合起来送入预训练好的大型语言模型内部。此时该模型的任务不再是单纯依赖于自身的参数设定来构思答案,而是要综合考虑新引入的真实世界证据以及上下文环境等因素共同作用下产出更为精准且详尽的结果[^3]。
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
"facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
index_name="exact",
use_dummy_dataset=True,
)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)
generated_ids = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True))
```
这段Python代码展示了使用Hugging Face Transformers库中的`RagSequenceForGeneration`类创建一个简单的RAG实例。这里选择了Facebook发布的预训练版本之一——`facebook/rag-sequence-nq`,并通过指定问题字符串(如“法国的首都是什么?”),实现了从准备输入直到最终解码输出整个端到端的过程。
### 应用场景
这种机制特别适合应用于需要高度准确性及最新资讯更新频率较高的场合,比如医疗咨询平台、法律援助服务或是新闻报道撰写等领域内。此外,在教育辅助软件方面也极具潜力,因为教师可以通过这种方式获得即时的教学素材支持,而学生则可以获得更加全面的学习指导建议。
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