rag检索来源
时间: 2025-07-14 21:04:33 AIGC 浏览: 28
### RAG 技术来源与实现方法概述
检索增强生成(RAG)技术最早由 Facebook AI 提出,旨在将传统的信息检索技术与现代的生成式人工智能模型相结合。这一技术的核心在于通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为上下文输入给生成模型,从而提升回答的准确性和相关性 [^1]。
#### 实现方法
##### 原始 RAG(Naive RAG)
原始 RAG 涉及一个基本的检索-阅读过程,其中检索到的文档直接用于生成答案。这种方法虽然简单,但在某些场景下已经能够显著提升生成模型的表现 [^2]。
##### 高级 RAG(Advanced RAG)
高级 RAG 在原始 RAG 的基础上进行了多项优化,包括但不限于检索过程优化、预检索优化以及后处理方法等,这些改进有助于进一步提高检索生成的质量 [^2]。
##### 模块化 RAG(Modular RAG)
模块化 RAG 提供了更大的灵活性和多样性,通过整合不同的方法来扩展功能模块,允许采用序列化管道或跨多个模块的端到端训练方法 [^2]。
#### 相关论文和技术延展
Self-RAG 是一种高级 RAG 技术,它能够在生成过程中决定是否需要通过检索到的段落来增强后续生成,并能并行处理多个检索到的段落以评估其相关性 [^4]。
此外,还有诸如 EDC²-RAG 这样的技术,采用了基于动态聚类的文档压缩方法来提升 RAG 性能。这种技术相比传统 k-means 具有查询感知特性,可以自适应调整聚类大小以平衡计算成本与信息完整性,并且可以结合图神经网络 (GNN) 来进一步建模文档间的复杂关系 [^5]。
### 代码示例
以下是一个简化的 RAG 实现概念验证代码片段:
```python
def rag_pipeline(query, document_retriever, generator_model):
# 使用文档检索器获取相关文档
retrieved_documents = document_retriever.retrieve(query)
# 将检索到的文档作为上下文提供给生成模型
generated_answer = generator_model.generate(retrieved_documents, query)
return generated_answer
```
请注意,实际部署 RAG 系统时需要考虑更多细节,如如何高效地检索文档、如何融合多个文档的信息、如何训练生成模型等。
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