RAG原理

时间: 2024-09-20 14:47:18

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的自然语言处理方法，特别适用于问答系统和对话系统。

1. 检索（Retrieval）：在这个步骤中，RAG模型会从一个大型的知识库或文档库中检索相关的信息。这个知识库可以是预定义的文档集、互联网网页、数据库等。检索器通常是一个基于向量的检索模型，例如基于BERT或DPR（Dense Passage Retriever）的模型。

2. 生成（Generation）：在获取相关的信息后，RAG使用生成模型（如GPT或BART）来生成最终的答案或响应。生成模型会将检索到的内容作为输入，结合它们与上下文信息来生成连贯的回答。

- 输入问题：用户提出一个问题。

- 检索信息：RAG模型先通过检索器从知识库中找到与问题最相关的文档或段落。

- 生成答案：然后，RAG的生成器使用这些检索到的信息来生成答案。

- 增强知识获取：通过结合检索与生成的双重策略，RAG可以利用外部知识库，提供比仅依靠训练数据更丰富的信息。

- 提升回答准确性：通过检索相关信息，可以确保生成的答案更加准确和可信，尤其是对于需要最新信息或特定知识领域的问答。

RAG被广泛应用于各种需要精确回答的场景，如问答系统、技术支持、客户服务机器人等。在这些场景中，它能够有效地结合上下文信息与外部知识，提供有价值的答案。

这种方法有效地融合了检索和生成模型的优势，在许多实际应用中展现出强大的性能。