检索增强生成(RAG)是通过大模型结合外部数据的技术，解决了数据安全、成本高昂、领域知识局限、知识过时、幻觉问题和长尾知识不足等六大挑战。RAG架构包括入库准备、输入处理、检索(召回与排序)和生成(大模型与融合)四大模块，可应用于补全、问答、总结等生成式任务，在金融、医疗、法律等领域有广泛应用。
一、RAG简介
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG），简单来说，就是大模型+外部数据。
RAG主要解决大模型在实际落地应用中面临的如下问题：
数据安全：大模型训练需要大量数据，企业无法共享私有数据。
成本高昂：大模型训练成本高昂，企业无法承担。
领域知识：通用大模型解决垂直领域内的问题效果欠佳。
过时知识：当知识更新时，大模型无法即时更新。
幻觉问题：大模型有时会出现“胡说八道”的现象，在实际应用中的准确率无法得到保障。
长尾知识：大模型对长尾知识无法完全覆盖。
二、RAG架构
RAG架构如上图所示，主要包括如下模块：
入库：RAG流程的准备阶段，负责外部数据的采集、清洗、分块，通过数据增强、对比学习等AI技术生成向量表示，导入到向量数据库中。
输入：负责对用户查询进行理解优化，提升检索和生成模块的效果，包括意图识别、查询改扩写等子模块。
检索：RAG中的R，即Retrieval模块，优化后的用户查询通过检索器在数据库中召回相关内容，然后经过排序子模块，输出结果到生成模块。
- 召回：多路召回模式，检索器包括稠密检索、稀疏检索、迭代检索、多跳检索、主动检索、混合检索等。
- 排序：对召回结果进行重排、去重、过滤等操作，使输入到生成模块的检索结果与用户输入更相关。
生成：RAG中的G，即Generation模块，负责生成最终的输出结果。
- 大模型：根据实际情况，选择合适的大模型。
- 融合：根据实际需求，融合生成最终的输出结果。
三、RAG应用
RAG主要可以完成补全、问答、总结、摘要等生成式任务，广泛应用在金融、医疗、法律、经济、电商等诸多领域。
最后
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