作者： 竹寺科技 来源： 竹寺科技

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成技术的先进自然语言处理范式。其工作原理包括三个核心步骤：

首先，通过编码器将文档库分割并构建索引；

其次，根据问题与文档片段的相似度进行检索；

最后，利用检索到的相关上下文信息来生成问题的答案。

RAG适用于多种场景，如问答系统、文档生成与自动摘要、智能助手及虚拟代理、信息检索以及知识图谱填充。在这些领域中，RAG能有效利用大规模外部知识库提供准确、深入的答案，并且由于具备检索库更新机制，能够及时反映最新信息，提高生成内容的时效性和可靠性。

RAG技术主要解决大型语言模型在处理特定知识时效率低、无法实时获取最新信息、缺乏透明度和可追溯性等问题。然而，它可能不适用于那些对实时交互响应速度要求极高、数据隐私保护极其严格或者完全不需要从外部数据库检索信息以生成答案的场景。

随着技术的发展，高级RAG模型不断优化信息理解能力，能在匹配问题需求的基础上提供更精准详尽的回答。尽管如此，RAG仍面临一些挑战，比如如何在保证效率的同时提升检索准确性，以及如何在复杂多变的应用环境中更好地整合检索和生成技术。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123