在讨论AI大模型时，我们经常能看到有个关键词常和它一同出现。那个关键词就是——RAG。
可到底什么是RAG？它有哪些特点？在大模型应用中扮演了怎样的角色？
如果你也好奇，下面司普科技1号解说员小司带你一起了解~
什么是RAG？
从字面来看，RAG是Retrieval Augmented Generation的缩写，翻译过来，就是检索增强生成。事实上，RAG也的确结合了“检索器”和“生成器”两大功能组件，用来处理复杂的信息查询和生成任务。
不过RAG很少单独行动，一般在大语言模型（LLM）原始数据集的基础上，通过加入外部数据（如本地知识库、企业信息库等）来对AI模型的“检索”和“生成”能力进行加持，以提高信息查询和生成质量。
这使得RAG成了大模型时代最为流行的人工智能技术之一，也被视为大模型信息输出性能强化的有力助攻。
RAG有何特点？
从RAG的运作模式看，它具有以下几大特点：
1.RAG依赖大语言模型来强化信息检索和输出，单独使用，能力受限。
2.RAG能与外部数据无缝集成，较好地解决通用大模型在垂直、专业领域的知识短板。
3.一般情况下，RAG对接的私有数据库不参与大模型数据集训练，能在改善模型性能的同时，更好地保证数据隐私和安全。
4.同样是RAG，展现的效果并不统一，很大程度上受模型性能、外挂数据质量、AI算法、检索系统等多方面的影响。
RAG检索增强生成如何实现？
了解完以上这些，也许有朋友好奇，RAG到底是怎么实现检索增强生成的？
关于这块，网上分享的技术帖有很多。简单概括下来，其实可以大致分为三步：
1.数据准备。
2.数据分块与模型嵌入。
3.数据管理与信息检索。
其中，数据准备主要在弥补通用大模型在数据时效性、特定领域知识储备等方面的不足，通过新增外部数据源，来强化RAG的技术能力。
现阶段RAG主要通过接入数据和非结构化数据的结构化来实现数据采集，数据经清洗、去重、脱敏、转换等环节后进入数据仓。
随着接入数据准备就绪，RAG 系统会将文本数据分割成简洁、有意义的小单元，再进行向量嵌入和建立索引，方便管理和后续执行。
当完成以上步骤，用户就能在检索时锁定上下文相关信息，并通过与大模型结合，进一步提高搜索和生成质量。
值得一提的是：虽然RAG能对大模型检索和生成的内容进行修正，但检索系统的性能，同样会影响实际效果。
为此，包括司普科技在内的大模型应用服务商选择融合全文检索、语义向量检索、知识图谱检索，来确保结果返回覆盖的最大化。
同时还通过实时溯源、联网搜索、矛盾引述等，提高检索与生成信度。
RAG与大模型有什么联系？
综合以上内容，我们能隐约知道：
1.RAG既是大语言模型（LLM）较为热门的应用开发架构，也是其在垂直领域的应用拓展。
它能在LLM强大功能的基础上，通过拓展访问特定领域数据库或内部知识库，以补足通用模型在垂直领域的知识短板。
2.在LLM的基础上，RAG能通过数据内循环，更好地解决数据来源问题。
增强搜索与生成功能的同时，能减少行业用户对数据私密性与安全性的顾虑。这也推动其成为各类大模型落地项目不可缺少的技术组件。
3.RAG的利用，能有效减少模型幻觉的发生，进一步提升大模型检索和生成性能。
因为训练成本相对较低，RAG目前已拓展到企业信息库建设、AI文档问答、业务培训、科研等场景，搭配AI agent，极大地加快了大模型的商业化进程。
为了提高RAG的智能化程度和应用价值，人们甚至在原来的检索增强生成体系的基础上，推出了Self-RAG（即自反思的检索增强生成方法），以进一步提升检索效率和大模型生成质量。这算是RAG的一大升级与进化了。
以上就是今天的分享，希望有用~
备注：首发司普科技，有参考gradientflow、CSDN等，仅做分享。