在大语言模型（LLM）广泛应用的背景下，其强大能力备受认可，但依然存在一些不可忽视的问题：
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偏见：模型可能生成具有性别、种族等歧视性的内容。
-
幻觉：回答与实际不符，甚至显得逻辑混乱。
-
信息过时：对于 2023 年 x 月 x 日之后的信息无法获知。
为了解决这些问题，提高生成内容的质量，**RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）**应运而生。RAG 通过将检索模型与生成模型结合，显著提升了内容的相关性和信息价值。
RAG 的四大优势
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利用外部知识：突破语言模型的训练局限，随时检索最新信息。
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数据及时更新：对接实时数据库，保持内容与时俱进。
-
高度定制化：根据特定领域需求，构建专属解决方案。
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降低成本：减少模型训练开销，提升系统效率。
RAG 的应用场景
1. 问答系统（QA Systems）
通过检索海量文档，RAG 可准确回答各种问题，无需针对特定问题单独训练。
2. 文档生成与自动摘要
生成文章段落或精准摘要，确保内容丰富且有价值。
3. 智能助手与虚拟代理
打造更高效的智能助手，结合上下文，回答问题并执行任务。
4. 信息检索
超越关键词匹配，为用户提供深度信息检索体验。
5. 知识图谱填充
从文档中识别新知识点，自动更新知识图谱内容。
RAG 的技术原理
RAG 的核心在于将大模型与外部数据库“外挂式”结合，实现智能交互。以下是具体流程：
-
提示词交互 尽管大语言模型无法直接联网，但通过合理设计提示词，可以与数据库进行交互。
-
数据预处理 为应对庞大冗余的数据，使用 向量数据库和嵌入（embedding）技术 对数据进行预处理，确保检索效率。
-
检索与生成融合 以下是 RAG 的完整流程图，展示了模型从检索到生成的闭环： （插入关键流程图说明）
RAG 的实践应用
目前，许多主流框架和工具已实现了 RAG 技术的落地应用，包括：
-
LangChain
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ChatGPT 官方助手的 Retrieval 模块
未来，通过 RAG 技术，可以快速构建垂直领域的问答机器人，进一步提升业务价值。
RAG 技术完美弥补了传统大语言模型的缺陷，为内容生成的相关性和精准度带来了质的飞跃。 无论是构建问答系统，还是实现知识图谱填充，RAG 的潜力都值得深入挖掘。如果您正在寻找行业解决方案，RAG 或许是您突破创新的关键。
想了解更多？关注后续实战课程，掌握 RAG 的实际应用技巧！
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