检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）

 

起源

RAG起源于2020年Facebook的一篇论文：“Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”。这项技术最初是为了解决知识密集型自然语言处理任务而提出的。
定义
RAG，全称Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为“检索增强生成”。它是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在通过引入外部知识库的信息，提升生成模型在问答、文本摘要等任务上的表现。

原理

RAG的原理主要包括两个阶段：
检索阶段：模型首先从外部知识库中检索与输入文本相关的信息。这个知识库可以是对大规模文本数据集进行索引处理后形成的数据库。
生成阶段：将检索到的信息作为输入，馈入到一个生成模型中（如Transformer）。这个生成模型会基于输入信息，生成最终的响应或文本。

作用

RAG的主要作用包括：
提高答案准确性：通过引入外部知识库的信息，模型能够生成更准确、更符合上下文的答案。
减少模型幻觉：模型幻觉是指模型生成与事实不符的内容。RAG通过引入外部知识，减少了这种情况的发生。
提供可解释性：由于引入了外部知识，生成的文本具有更好的可解释性和可溯源性。

实现过程

RAG的实现过程大致如下：
准备知识库：收集并整理希望模型学习和引用的数据，创建一个结构化的或非结构化的知识库。
检索模型训练/选择：训练一个高效的检索模型，如使用向量空间模型、TF-IDF或基于BERT的语义检索模型。
联合训练（可选）：在某些情况下，为了更好地融合检索和生成两个阶段，可以进行联合训练。
测试与微调：使用测试集对模型进行评估，并根据反馈调整参数。
部署应用：将训练好的RAG系统部署到实际应用中，如问答系统、搜索引擎等。

优缺点

优点：

提高答案准确性。
减少模型幻觉。
提供可解释性。
支持定制化，适应不同领域的专业知识。

缺点：

需要构建和维护外部知识库。
检索和生成两个阶段可能存在信息损失。
对计算资源有一定要求。

应用场景

RAG在多个领域都有广泛的应用，包括：
问答系统：通过检索相关知识库，为用户提供准确、详细的答案。
文本摘要：根据文章的主要内容，生成简洁、全面的摘要。
对话系统：在对话过程中引入外部知识，使对话更加自然、流畅。
知识图谱构建：通过检索和生成技术，构建丰富、准确的知识图谱。