RAG，英文全称“Retrieval-Augmented Generation”，是一种将信息检索和生成模型相结合的人工智能技术。在信息生成的过程中，利用外部的知识库和文档检索相关的信息，从而提升结果的准确率和可靠性。
RAG的核心分为两步：
- 检索：从知识库（数据库，文档或者网页）上找出对应的数据片段，通常通过一个检索模型实现。
- 生成：将问题和检索到的内容结合起来，生成答案。通过了解大模型训练的基础原理可以知道，模型的训练一般都是在有限的数据下完成的，为了生成具有事实性质的内容等，通常还需要通过额外的干预方式进行二次处理，确保输出更加准确和具体的信息。
RAG的核心技术栈：
- 信息检索：将文档信息和查询问题转换为高维度下的向量，通过相似相似度度量来检索最相关的文档，向量还可以存储在专门的向量数据库里面
- 自然语言处理：作为RGA技术的生成模型部分，通常利用大型预训练模型进行生成和检索，Transformer架构具体很强的上下文理解能力和生成能力，可以根据输入的上下文信息确保生成内容的流畅性
- 多模态信息融合：RAG技术不仅局限于文本信息生成，特定场景下也可以和图片，视频，音频场景结合。相对于结构化的文本，图片处理起来更加复杂，可能需要考虑像素，颜色，形状，纹理等等，我想这也是大模型在这方面进展缓慢的原因吧
- 知识增强：检索的知识不仅仅可以用于生成结果，同时也可以用于模型的预训练
- 自监督学习：通过让生成任务自我监督（填空任务、句子生成任务等），让生成模型在没有明确标签的未标注数据中学习到大量知识
- 自注意力机制：自注意力机制允许模型在生成回答时候关注输入中的所有部分，捕捉到输入数据中长期的依赖关系和上下文信息
总结，RAG技术核心是检索和生成，通过向量检索，生成模型等方法，可以提升生成结果的准确性。相对于对模型不断进行微调，RAG提供了一种经济高效的方案，赋予了大模型在处理特定提问的时候访问特定数据的能力，在智能客服问答等一些问询场景下有广泛的应用。