大模型RAG
时间: 2025-04-23 16:11:05 浏览: 46
### Retrieval-Augmented Generation (RAG) 大模型介绍
#### RAG概述
Retrieval-Augmented Generation (RAG),即检索增强生成,是一种结合了传统检索技术和现代神经网络生成技术的方法。通过这种方式,可以有效地解决大型语言模型(LLM)存在的某些问题[^1]。
#### 解决LLM的问题
大型预训练语言模型虽然能够处理广泛的任务并展示出色的能力,但在特定领域内的专业知识上可能表现不佳。这是因为它们依赖于通用的数据集进行训练,在面对专业或最新的信息查询时可能会给出不准确的回答。而引入外部知识源可以帮助缓解这一局限性。
#### 提升效果的优势
采用RAG方法可以在保持原有灵活性的同时显著提高输出质量。具体来说,当接收到输入请求后,系统会先利用高效的搜索引擎从大量文档库中找到最相关的片段作为上下文线索;之后再由强大的序列到序列(Seq2Seq)架构根据这些额外提供的背景资料来构建更贴切合理的回复内容。
#### 工作流程解析
整个过程大致分为两个阶段:首先是检索部分,这里涉及到如何设计有效的查询机制以及挑选合适的候选文章段落;其次是生成环节,则关注怎样融合所选素材同原始指令之间的关系从而产出自然流畅的结果。值得注意的是,为了使最终答案更加精准可信,还需要考虑加入验证步骤确保所有陈述都有据可依。
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
"facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True
)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)
outputs = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
```
#### 应用于实际场景
在实践中,RAG已被证明对于问答系统特别有用处——不仅限于简单的事实型提问解答,还包括那些需要综合多方面资讯才能得出结论的情况。此外,该框架同样适用于对话代理、摘要撰写等多个NLP任务当中[^2]。
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