1. RAG概念
RAG通常指检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构，以下是关于它的详细介绍：
核心原理
- 检索：RAG会在大量的文本数据中进行检索，这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术，快速找到与用户输入或任务相关的信息片段。
- 生成：利用检索到的相关信息，作为额外的知识输入到生成模型中，帮助生成模型更好地理解上下文和主题，从而生成更准确、更有针对性、质量更高的文本内容。
主要应用
- 信息检索与问答系统：传统的信息检索系统只能返回相关的文档列表，用户需要自己在这些文档中寻找答案。而基于RAG的问答系统可以直接生成答案，大大提高了信息获取的效率。
- 文本生成：在创作文章、故事、报告等各种文本内容时，RAG可以检索相关的资料和范例，为生成过程提供丰富的素材和参考，使生成的文本更具多样性和专业性。
- 智能客服：能够快速检索知识库中的相关内容，并结合用户的问题生成准确、详细的回答，提高客服效率和用户满意度。
- 知识图谱补充与完善：可以检索文本数据中的相关知识，为知识图谱的构建和更新提供新的信息，有助于丰富和完善知识图谱的内容。
优势
- 提高生成质量：避免生成模型在生成文本时出现与事实不符、逻辑混乱等问题，使生成结果更符合实际需求。
- 增强可解释性：通过检索过程，可以明确生成内容的信息来源，使得生成结果更具可解释性，用户能够了解生成的依据和参考资料。
- 降低模型训练成本：不需要对所有的知识都进行模型训练，只需训练模型理解和利用检索到的信息即可，从而减少了训练数据的规模和计算资源的需求。
挑战
- 检索准确性：需要确保检索到的信息与生成任务高度相关和准确，否则可能会引入错误信息，影响生成质量。
- 融合策略：如何将检索到的信息有效地融合到生成模型中是一个关键问题，不同的融合方式可能会对生成结果产生不同的影响。
- 数据更新与维护：用于检索的数据集需要及时更新，以保证生成内容的时效性和准确性，这需要投入大量的人力和资源来进行数据的收集、整理和更新。
在人工智能领域，RAG是一个重要的技术方向，为解决生成式模型的一些局限性提供了新的思路和方法，具有广阔的应用前景和研究价值。
RGA工作图解
类比：你可以把这个过程想象成开卷考试。让 LLM 先翻书，再回答问题。
2. RAG系统基本搭建流程
搭建过程：
文档加载，并按一定条件切割成片段
将切割的文本片段灌入检索引擎
封装检索接口
构建调用流程： Query -> 检索 -> Prompt -> LLM -> 回复