檢索增強生成:歷史沿革,技術定義,工作原理,理論依據,優勢特點,套用場景,技術優勢

檢索增強生成

檢索增強生成（Retrieval-augmented Generation），簡稱RAG，是當下熱門的大模型前沿技術之一。

檢索增強生成模型結合了語言模型和信息檢索技術。具體來說，當模型需要生成文本或者回答問題時，它會先從一個龐大的文檔集合中檢索出相關的信息，然後利用這些檢索到的信息來指導文本的生成，從而提高預測的質量和準確性。

2020年，Facebook AI Research(FAIR)團隊發表名為《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的論文。該篇論文首次提出了RAG概念。

基本介紹

中文名：檢索增強生成
外文名：Retrieval-augmented Generation
所屬學科：人工智慧
簡稱：RAG

歷史沿革,技術定義,工作原理,理論依據,優勢特點,套用場景,技術優勢,對比微調,

歷史沿革

2020年，Facebook AI Research(FAIR)團隊發表名為《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》的論文。該篇論文首次提出了RAG概念，並對該概念進行詳細介紹和解釋。

技術定義

RAG即Retrieval-Augmented Generation，是一種結合檢索和生成技術的模型。它通過引用外部知識庫的信息來生成答案或內容，具有較強的可解釋性和定製能力，適用於問答系統、文檔生成、智慧型助手等多個自然語言處理任務中。RAG模型的優勢在於通用性強、可實現即時的知識更新，以及通過端到端評估方法提供更高效和精準的信息服務。

圖示

工作原理

RAG的工作原理是通過檢索大規模文檔集合中的相關信息，然後利用這些信息來指導文本的生成，從而提高預測的質量和準確性。

具體而言，RAG通過三個關鍵部分實現工作：檢索、利用和生成。在檢索階段，系統會從文檔集合中檢索相關信息；在利用階段，系統會利用這些檢索到的信息來填充文本或回答問題；最後在生成階段，系統會根據檢索到的知識來生成最終的文本內容。

圖示

通過這一過程，RAG模型能夠在各種自然語言處理任務中發揮作用，如問答系統、文檔生成和自動摘要、智慧型助手和虛擬代理、信息檢索以及知識圖譜填充等。同時，RAG模型具有及時更新、解釋性強、高度定製能力、安全隱私管理以及減少訓練成本等優點。與微調相比，RAG是通用的，適用於多種任務，並且能夠實現即時的知識更新而無需重新訓練模型。

理論依據

RAG模型的理論依據主要圍繞在利用檢索、知識填充、智慧型助手、信息檢索、數據更新、定製能力、安全管理等方面，以提供準確、及時、解釋性強、高度定製、安全保障的服務。

基於檢索的知識填充和自動生成：RAG利用大規模文檔集合進行檢索，填充文本以生成準確的答案和內容。

智慧型助手和虛擬代理：RAG可用於構建智慧型助手或虛擬代理，通過結合聊天記錄回答用戶問題，提供信息和執行任務。

信息檢索和知識圖譜填充：RAG能改進信息檢索系統，使其更準確深刻，並用於填充知識圖譜中的實體關係，提高生成文本的可靠性。

數據更新及時性和解釋性回覆：RAG模型具備檢索庫的即時更新機制，回復具有強解釋性，由檢索庫直接提供答案，用戶可核實準確性。

優勢特點

套用場景

1.問答系統（QA Systems）：RAG可以用於構建強大的問答系統，能夠回答用戶提出的各種問題。它能夠通過檢索大規模文檔集合來提供準確的答案，無需針對每個問題進行特定訓練。

2.文檔生成和自動摘要（Document Generation and Automatic Summarization）：RAG可用於自動生成文章段落、文檔或自動摘要，基於檢索的知識來填充文本，使得生成的內容更具信息價值。

3.智慧型助手和虛擬代理（Intelligent Assistants and Virtual Agents）：RAG可以用於構建智慧型助手或虛擬代理，結合聊天記錄回答用戶的問題、提供信息和執行任務，無需進行特定任務微調。

4.信息檢索（Information Retrieval）：RAG可以改進信息檢索系統，使其更準確深刻。用戶可以提出更具體的查詢，不再局限於關鍵字匹配。

5.知識圖譜填充（Knowledge Graph Population）：RAG可以用於填充知識圖譜中的實體關係，通過檢索文檔來識別和添加新的知識點。

技術優勢

1.外部知識的利用：RAG模型可以有效地利用外部知識庫，它可以引用大量的信息，以提供更深入、準確且有價值的答案，這提高了生成文本的可靠性。

2.數據更新及時性：RAG模型具備檢索庫的更新機制，可以實現知識的即時更新，無需重新訓練模型。說明RAG模型可以提供與最新信息相關的回答，高度適配要求及時性的套用。

3.回復具有解釋性：由於RAG模型的答案直接來自檢索庫，它的回覆具有很強的可解釋性，減少大模型的幻覺。用戶可以核實答案的準確性，從信息來源中獲取支持。

4.高度定製能力：RAG模型可以根據特定領域的知識庫和prompt進行定製，使其快速具備該領域的能力。說明RAG模型廣泛適用於的領域和套用，比如虛擬伴侶、虛擬寵物等套用。

5.安全和隱私管理：RAG模型可以通過限制知識庫的許可權來實現安全控制，確保敏感信息不被泄露，提高了數據安全性。

6.減少訓練成本：RAG模型在數據上具有很強的可拓展性，可以將大量數據直接更新到知識庫，以實現模型的知識更新。這一過程的實現不需要重新訓練模型，更經濟實惠。

對比微調

接下來，通過對比RAG與微調，幫助大家根據具體的業務需求，選擇合適的策略：

任務特定vs通用性：微調通常是為特定任務進行最佳化，而RAG是通用的，可以用於多種任務。微調對於特定任務的完成效果好，但在通用性問題上不夠靈活。

知識引用vs學習：RAG模型通過引用知識庫來生成答案，而微調是通過學習任務特定的數據生成答案。RAG的答案直接來自外部知識，更容易核實。