RAG是如何工作的

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成模型的技术。

其工作原理可以大致分为以下几个步骤： 一、索引（Indexing） 文档加载与分割： 首先，根据数据类型创建不同的文档加载器（Loader），加载外部知识库（如维基百科、专业期刊、书籍等）中的文档数据。

由于外部数据量可能比较大，因此需要对文档进行分割（Splitting）成块（chunks），以便更高效地处理和检索信息。

向量存储： 对每个文档块生成嵌入向量（Embeddings），这些嵌入向量捕捉文档的语义信息，方便后续的相似度比较。

将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中，该数据库支持高效的相似度搜索操作。

二、检索（Retrieval） 问题向量化： 当用户输入一个问题或查询时，系统会将查询内容也编码成向量表示。

向量匹配与检索： 在向量数据库中检索与用户查询向量最相关的k个文档块（top-k chunks）。

这些块将作为生成文本时的额外上下文信息。

三、生成（Generation） 上下文融合： 将检索到的文档块与原始问题或提示融合，构成扩展的上下文。

文本生成： 将融合后的上下文输入到预训练的Transformer模型（如GPT或BERT）中，模型结合这些信息生成最终的回答或文本。

四、优化与输出 输出优化： 为了确保生成的答案是相关且准确的，RAG模型通常会在生成阶段加入后处理步骤，如答案的置信度评估、多候选答案筛选等，以进一步提升生成结果的质量。

结果输出： 经过优化后的生成结果将被输出给用户，作为对原始问题的回答。

RAG技术的发展经历了从基础Naive RAG到Advanced RAG，再到模块化Modular RAG的全面升级。

每个阶段的RAG都在不断优化检索质量和生成效果，以提高系统的整体性能和应用灵活性。

例如，Advanced RAG采用了检索前和检索后策略，通过优化索引结构和查询优化来提高被索引内容的质量和查询的清晰度；而Modular RAG则引入多个特定功能模块和替换现有模块，提供更大的灵活性。

在实际应用中，RAG技术已经被广泛应用于问答系统、文本生成、机器翻译等多个自然语言处理任务中。

通过引入外部知识库，RAG技术能够显著提高生成模型的性能，使其能够产生更准确、更富有信息量的输出结果。

同时，RAG技术还具有良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同领域和任务的需求。