大模型RAG是什么？大模型为什么还需要RAG？

### 大语言模型 RAG 的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model）是一种专注于理解和生成人类语言的人工智能模型[^1]。而检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）则是通过整合从外部知识库中检索到的信息来指导 LLM 生成更精确的回答的技术方法[^2]。 具体而言，RAG 是一种结合了检索与生成技术的混合型 AI 模型。它通过引入外部知识库检索机制，增强了大型语言模型在解决复杂问题、处理实时信息以及满足特定领域知识需求方面的能力。这种能力使得 RAG 在开放式问答、专业领域问答和对话系统等领域表现出显著的优势。 值得注意的是，虽然 RAG 和其他大型语言模型如 GPT-3 都致力于提高自然语言处理的效果，但它们的核心差异在于 RAG 更加依赖于动态检索的真实世界数据，这使其能够更好地应对快速变化的知识环境[^3]。 ```python # 示例代码展示如何简单模拟 RAG 过程中的检索部分 def retrieve_relevant_documents(query, knowledge_base): """ 根据查询从知识库中检索相关文档 :param query: 用户输入的查询字符串 :param knowledge_base: 存储大量文本数据的知识库列表 :return: 返回最相关的几个文档片段 """ relevant_docs = [] for doc in knowledge_base: if query.lower() in doc.lower(): relevant_docs.append(doc) return relevant_docs[:3] knowledge_base = [ "Python is a high-level programming language.", "Java is widely used in enterprise applications.", "JavaScript powers dynamic web content." ] query = "programming" retrieved_docs = retrieve_relevant_documents(query, knowledge_base) print(f"Retrieved Documents: {retrieved_docs}") ``` 上述代码展示了如何基于简单的关键词匹配实现一个基础版本的文档检索功能，这是构建 RAG 系统的一部分逻辑简化版。 ####