作者： 谁说菜鸟不会数据分析 来源： 谁说菜鸟不会数据分析

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的大型语言模型LLM应用方案。

首先，我们要明白什么是大型语言模型LLM。简单来说，大型语言模型是一种人工智能工具，它可以理解并生成人类语言。这些模型通过学习大量的文本数据，从而掌握语言的规则和模式，进而能够进行问答、翻译、文本生成等多种任务。

那么，RAG在这些模型中起到什么作用呢？RAG，是一种增强型的语言生成技术。传统的语言模型在生成文本时，主要依赖于模型内部的参数和之前学习到的知识。而RAG则引入了一个重要的元素：外部知识的检索 。

具体来说，当RAG模型需要生成一段文本时，它不仅仅依赖于模型自身的内部知识，还会根据当前的任务或问题，从外部的知识库中检索相关的信息。这样，模型就能够结合内部和外部的知识，生成更加准确、丰富和有意义的文本。

举个例子，如果我们问一个RAG模型：“什么是人工智能？”模型不仅会根据自己的知识给出一个基本的定义，还可能从外部知识库中检索到关于人工智能的最新研究、应用案例等信息，并将其融入到回答中，使得回答更加全面和深入。

通用基础大模型有时候难以满足我们的实际业务需求，原因有三个：首先，知识局限，模型的知识源于训练数据，而主流模型主要基于网络公开数据，无法涵盖实时、非公开或离线信息；

其次，存在幻觉问题，由于AI模型基于数学概率，有时会产生不准确的输出，特别是在不擅长的领域，且区分这种幻觉问题颇具挑战；

最后，数据安全性也是一大障碍，企业担心数据泄露风险，不愿将私域数据用于第三方训练，这导致在数据安全和效果上必须做出取舍。

而RAG是解决上述问题的一套有效方案。RAG（中文为检索增强生成） = 检索技术 + LLM 提示。

总之，RAG是一种非常有用的技术，是2023年基于 LLM 的系统中最受欢迎的架构。它使得大型语言模型能够更好地理解和生成人类语言，同时也能够结合外部知识来提供更加准确和丰富的回答。对于我们这些大模型应用者来说，了解和掌握RAG这样的技术，无疑会对于在自然语言处理或人工智能领域的学习和研究提供很大的帮助。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123