笔者采用豆包大模型根据本文标题生成
近期笔者关注大模型过程中，多次看到讨论RAG技术。自ChatGPT大火后，大语言模型（LLM，Large Language Mode）普遍存在“一本正经胡说八道”的“幻觉”问题。今年以来，LLM中的这类“幻觉”问题得到不少改善，RAG技术的逐步运用，功不可没。
“RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强检索”是一种结合检索和生成的技术方法。RAG的概念由Facebook人工智能研究院(Facebook AI Research,FAIR)的研究团队在论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中进行了详细介绍（https://arxiv.org/abs/2005.11401）。该论文是2020年5月由研究团队提交到arxiv平台，直到2021年4月持续修改了4个版本。
RAG论文作者及机构
在自然语言处理和人工智能领域，RAG 的工作原理通常是在生成文本时，模型首先从一个大规模的知识库或文档集合中进行检索，获取与当前生成任务相关的信息，然后利用这些检索到的信息来辅助生成更加准确、全面和有依据的文本。例如，当回答一个关于新闻事件的问题时，RAG 技术会先从新闻资料数据库中检索相关的内容，再基于这些检索结果来生成回答。RAG 技术能够利用外部的知识源来增强模型的生成能力，减少生成内容的偏差和错误，提高生成质量和可靠性。一些常见的智能问答系统、文本生成任务、语言翻译等应用场景都会用到RAG技术。
RAG在实际应用中具有不少好处。（1）通过结合检索和生成技术，RAG能够更准确地理解用户查询并检索相关信息，提高信息检索的准确性和效率。（2）利用检索到的信息作为上下文，RAG可以生成更符合用户需求的自然语言文本，生成更贴近用户需求的文本。（3）RAG的检索库可以定期更新，从而确保生成的文本内容基于最新的信息。（4）RAG的回复直接来自检索库，具有强解释性，且可以根据特定领域的知识库和prompt进行定制，增强了可解释性和定制能力。
RAG 技术在实际应用中也存在一些局限。（1）高度依赖输入数据的质量。如果数据存在错误、不完整或不准确的情况，可能会导致生成的结果也出现问题。不良的解析器会导致数据质量下降，即使是优秀的模型也会被格式混乱的文本或表格所困扰。（2）检索的局限性。传统的 RAG 方法通常不会随着生成内容的变化而更新或检索新信息。一旦检索到初始文档，模型就会继续仅根据这组初始信息生成内容，如果随着文本的生成有新的信息变得相关，模型可能无法捕捉到这些信息。（3）模型本身的限制。RAG 主要优化了模型的输入过程，通过丰富输入信息来增强输出质量，但它不改变模型本身的推理能力和参数。如果模型本身在理解和推理上存在固有缺陷，或者参数不足，单纯使用 RAG 技术可能无法提高模型的输出能力。（4）复杂问题处理困难。在处理复杂问题、大型数据集或需要跨多个文档进行查询时，可能会遇到挑战。它在单次尝试中缺乏对查询的深入理解、规划、工具使用、反思和错误纠正能力，并且是无状态的，难以应对复杂、动态的查询需求。（5）合成信息的挑战。不容易确定在文本输出中哪些部分需要增强，以及如何正确地合成检索到的信息。为了克服这些局限性，研究人员提出了一些改进方法，如自我反思学习检索（Self-RAG）、引入代理（Agent）的概念等，通过不断创新和优化来提升 RAG 技术的性能和适用性。
（大众新闻记者 汤代禄）
