检索增强生成 RAG 发展简史
时间: 2025-04-18 07:17:40 AIGC 浏览: 38
### 检索增强生成(RAG)技术发展历史
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是一种结合了信息检索和自然语言生成的技术,旨在提高对话系统和其他文本生成系统的性能。以下是关于这项技术发展的几个重要阶段:
#### 初期探索与概念形成
早期的研究主要集中在如何有效地将外部知识融入到神经网络架构中去。传统的基于序列到序列(seq2seq)的方法虽然能够处理一定长度的上下文,但在面对大规模开放领域的问题时显得力不从心。为了克服这些局限性,研究者们开始尝试引入显式的记忆机制或利用预训练的语言模型作为编码器的一部分。
#### Advanced RAG 的提出与发展
随着需求的增长和技术的进步,在基础版Naive RAG的基础上进一步提出了Advanced RAG框架[^1]。这一版本不仅强化了原有的功能模块,还特别加入了Pre-Retrieval以及Post-Retrieval组件,使得整个流程更加完善高效。这标志着RAG体系结构的一个重要里程碑,因为它显著提升了跨文档推理能力,并改善了对于复杂查询的支持效果。
#### 实际应用场景中的成熟化
随着时间推移,越来越多的企业级应用采纳并优化了这种模式。例如,在构建大型企业内部的知识库问答平台或是客服机器人方面,RAG展现出了强大的优势[^2]。它允许开发者借助于成熟的搜索引擎技术和先进的机器学习算法,实现精准的内容匹配和服务响应,从而为企业带来更高的运营效率和更好的用户体验。
```python
# Python代码示例:模拟简单的RAG工作原理
def rag_based_qa(query):
retrieved_docs = retrieve_relevant_documents(query)
generated_answer = generate_response(retrieved_docs)
return post_process(generated_answer)
def retrieve_relevant_documents(query):
# 使用IR方法获取相关文档列表
pass
def generate_response(docs):
# 基于给定文档集合成答案
pass
def post_process(answer):
# 对生成的回答做最后润色调整
pass
```
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