1、什么是检索增强生成(RAG)?
时间: 2025-08-20 11:21:03 AIGC 浏览: 22
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)是一种结合了生成模型和检索模型的技术,特别适用于知识密集型任务。该技术通过在响应生成过程中从外部数据源提供最新信息和特定领域的数据,改善了生成式人工智能应用,减少了幻觉现象的风险,并显著提高了性能和准确性[^2]。
### RAG的工作原理
RAG主要由三部分组成:索引、检索和生成。在这个过程中,首先需要构建一个索引,这个索引是从外部数据源中提取的信息。当用户提出查询时,系统会根据查询内容从索引中检索相关信息,然后利用这些信息来生成最终的回答[^1]。
### RAG的优势
使用大模型配合RAG相比传统的生成模型可以显著提高生成内容的准确性和相关性。此外,RAG还可以应用于各种专业的垂直领域,带来更高的生产效率。与传统方法相比,RAG能够更好地处理动态变化的数据,因为只需要更新检索知识库而不需要重新训练整个模型[^4]。
### RAG与其他技术的比较
- **与微调对比**:RAG允许直接更新检索知识库而不必重新训练模型,这使得它适合处理经常变动的数据;相比之下,微调通常需要重新训练以保持知识的新鲜度,更新成本较高,更适合静态数据。
- **外部知识利用**:RAG擅长利用外部资源,特别是对于文档或其他结构化/非结构化数据库的支持很好;而微调则是将外部知识学习到语言模型内部。
- **可解释性**:RAG提供了较好的可解释性和可追踪性,因为它可以追溯到具体的数据来源;相反,微调后的模型更像是一个黑盒子,其可解释性相对较低[^5]。
### RAG的应用场景
RAG非常适合那些需要频繁更新知识或依赖大量外部信息的任务。例如,在客服聊天机器人、智能助手以及任何需要基于最新信息做出反应的应用中都非常有用。
### 示例代码
下面是一个简单的Python示例,展示如何使用Hugging Face Transformers库实现基本的RAG功能:
```python
from transformers import RagTokenizer, RagSequenceForGeneration, RagRetriever
# 加载预训练的RAG模型和分词器
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
# 创建检索器
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
# 设置模型使用的检索器
model.set_retriever(retriever)
# 输入问题
input_string = "谁是爱因斯坦?"
# 对输入进行编码
inputs = tokenizer(input_string, return_tensors="pt")
# 生成回答
generated = model.generate(inputs["input_ids"])
# 解码并打印结果
print(tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True))
```
这段代码演示了如何加载预训练的RAG模型,并设置好检索器后对给定的问题生成回答。请注意,实际部署时可能还需要更多的配置和优化步骤。
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