RAG技术是什么，你找到了什么文档

RAG在[Natural Questions(opens in a new tab)](https://ai.google.com/research/NaturalQuestions)、[WebQuestions(opens in a new tab)](https://paperswithcode.com/dataset/webquestions)和CuratedTrec等基准测试中表现抢眼。用MS-MARCO和Jeopardy问题进行测试时，RAG生成的答案更符合事实、更具体、更多样。FEVER事实验证使用RAG后也得到了更好的结果。这说明RAG是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。最近，基于检索器的方法越来越流行，经常与ChatGPT等流行LLM结合使用来提高其能力和事实一致性。LangChain文档中可以找到[一个使用检索器和LLM回答问题并给出知识来源的简单例子(opens in a new tab)](https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/quickstart)。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大语言模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。[heading2]流程：[content]RAG的基本流程是：首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（context）。然后，RAG会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大语言模型，例如GPT。这个输入通常会包含一些提示（prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。最后，RAG会从大语言模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。[heading2]优点：[content]RAG技术的优点是可以利用额外的数据源提供模型所缺乏的知识和信息，从而提高生成的质量和多样性。

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。[heading2]为什么LLM需要RAG？[content]众所周知，大模型已经在很多领域和问题下都取得了很好的效果，那为什么还需要RAG进行检索优化呢？[heading3]LLM的缺点[content]1.LLM无法记住所有知识，尤其是长尾的。受限于训练数据、现有的学习方式，对长尾知识的接受能力并不是很高；长尾数据是指数据集中某些类别数量较少，而其他类别样本数较多的不平衡“长尾”状态。例如在自然语言处理中，一些少见的词汇出现频率很低，而常见的词汇出现频率很高。2.LLM的知识容易过时，而且不好更新。只是通过微调，模型的接受能力其实并不高而且很慢，甚至有丢失原有知识的风险；3.LLM的输出难以解释和验证。一方面最终的输出的内容黑盒且不可控，另一方面最终的结果输出可能会受到幻觉之类的问题的干扰；4.LLM容易泄露隐私训练数据。用用户个人信息训练模型，会让模型可以通过诱导泄露用户的隐私；5.LLM的规模大，训练和运行的成本都很大。[heading3]RAG的优点[content]1.数据库对数据的存储和更新是稳定的，不像模型会存在学不会的风险。2.数据库的数据更新可以做得很敏捷，增删改查可解释，而且对原有的知识不会有影响。3.数据库的内容是明确、结构化的，加上模型本身的理解能力，一般而言数据库中的内容以及检索算法不出错，大模型的输出出错的可能就大大降低。4.知识库中存储用户数据，为用户隐私数据的管控带来很大的便利，而且可控、稳定、准确。5.数据库维护起来，可以降低大模型的训练成本，毕竟新知识存储在数据库即可，不用频繁更新模型，尤其是不用因为知识的更新而训练模型。