RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种自然语言处理技术。
它主要用于提高语言模型的效果和准确性，结合了检索和生成两种主要的自然语言处理方法。
在检索方面，从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息，通常使用基于 BERT 的模型等检索系统在大规模的文档集合（如维基百科）中寻找相关文段。
在生成方面，使用类似 GPT 的语言模型，根据检索到的信息生成响应或回答，涉及理解检索内容并生成连贯、相关且信息丰富的文本。
简单来说，RAG 就是大模型+知识库，从广泛的知识库数据中检索相关片段，然后由大模型根据这些内容生成答案。这种方式一方面可以减少大模型的幻觉，提高其在特定任务上的表现，更贴合实际应用需求；另一方面可以明显提高搜索文档信息和生成回答的效率和体验。
LangChain 是一个可以实现 RAG 的开源框架，提供知识库管理、文本处理、模型加载等基础组件和工具，允许开发人员将大语言模型与外部数据源相结合，快速搭建应用。LangChain-Chatchat 是在 LangChain 基础上构建的具体应用，使用了其组件和工具，并结合其他技术和库，构建基于大语言模型的本地知识库问答系统，目标是建立对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
RAG是什么？为什么要关注RAG？RAG技术为何如此重要？在看本文之前相信大家都会有这样的疑问，不言而喻对于一个不懂技术或者刚接触大语言模型的肯定都会有点懵的。下面这篇文本就是对RAG的技术原理、历史发展、应用方法、应用场景和未来的发展方向的完整解读。文本内容源自论文：《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models:A Survey》首先让GPT回答下上面的问题：什么是RAG？"RAG"（Retrieval-Augmented Generation）是一个自然语言处理（NLP）技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。它结合了两种主要的NLP方法：检索（Retrieval）和生成（Generation）。检索（Retrieval）：这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统，比如基于BERT的模型，来在大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关的文段。生成（Generation）：生成部分则使用类似GPT的语言模型，它会根据检索到的信息来生成响应或回答。这个过程涉及理解检索到的内容，并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。
RAG：即Retrieval-Augmented Generation，搜索增强生成，简单来说就是大模型+知识库，从广泛的知识库数据中检索相关片段，然后由大模型根据这些内容生成答案。这种方式，一方面可以减大模型的幻觉，提高其在特定任务上的表现，更加贴合实际应用的需求，另一方面可以明显提高搜索文档信息和生成回答的效率和体验，因此称为搜索增强生成。LangChain：是一个可以实现RAG的开源框架，它提供一些基础的组件和工具，如知识库管理、文本处理、模型加载等，允许开发人员将大语言模型（LLM）与外部数据源相结合，快速搭建自己的应用。LangChain-Chatchat：原Langchain-ChatGLM，是在LangChain基础上构建的一个具体应用，使用了LangChain的组件和工具，并结合了其他一些技术和库（如FastAPI、Streamlit等），来构建基于LLM的本地知识库问答系统，其目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。简单来说，就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，从而使大模型生成的答案更符合要求。