大家都在谈论的RAG到底是啥？

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称RAG）是一种结合了检索技术和大型语言模型(LLM)的先进应用方案，已在2023年成为流行的架构。RAG通过引入外部知识库的检索机制，使LLM能够结合内部知识和外部信息来生成更准确和内容丰富的文本。

大型语言模型是指能够理解和生成人类语言的人工智能工具。这类模型通过分析大量文本数据来学习语言规则，能执行诸如问答、翻译和文本生成等任务。然而，由于知识源于训练数据，通用基础大模型有时难以满足特定业务需求。这主要是因为模型的知识可能局限于网络公开数据，无法包含最新、非公开或离线信息；有时模型可能产生不准确的输出，即“幻觉问题”；另外，数据安全性问题也阻碍企业使用私域数据进行模型训练。

RAG的出现提供了解决上述问题的有效方案。它不仅仅依赖于模型内部的参数和知识，而是结合检索技术，在需要生成回答时，能够从外部知识库中检索到相关信息。例如，当询问RAG模型关于“人工智能”的问题时，它不只是提供基本定义，还可能结合最新研究和应用案例来提供全面回答。

综上所述，RAG不仅加强了大型语言模型的能力，使其生成的语言更加准确和有意义，还解决了数据局限性、幻觉问题和数据安全性的挑战。对于从事自然语言处理和人工智能领域的研究者和应用者来说，了解和掌握RAG技术至关重要。