检索增强生成 (RAG)
检索增强生成 (RAG) 是一种强大且高效的自然语言处理方法，它结合了预训练基础模型和检索机制的优势。它允许生成模型通过检索机制访问文档数据集，从而增强生成响应的上下文相关性和事实准确性。这种改进产生了一种成本效益高且易于获取的替代方案，无需为特定用例训练定制模型。
检索机制通过在相同的潜在空间中嵌入文档和问题来工作，允许用户提出问题并获得最相关的文档块作为响应。然后，该机制将上下文块传递给生成模型，从而产生质量更高、幻觉更少的响应。
RAG 的优点
通过文档提供对LLM的外部知识访问，从而生成上下文准确且基于事实的响应。
RAG 比微调更具成本效益，因为它不需要模型训练所需的标注数据和计算资源。
理解RAG的力量
在人工智能领域，特别是在自然语言处理中，生成连贯且上下文相关的响应的能力至关重要。大型语言模型（LLMs）在这一领域展示了巨大的潜力，但它们通常基于其内部知识进行操作，这有时会导致输出中的不一致或不准确。这就是RAG发挥作用的地方。
RAG 是一个开创性的框架，旨在增强大型语言模型（LLMs）的能力。RAG 不仅依赖于训练期间嵌入的庞大但静态的知识，还赋予这些模型主动从外部知识库中检索和引用信息的能力。这种动态方法确保生成的响应不仅基于最新和最可靠的事实，而且在来源上也是透明的。本质上，RAG 将 LLMs 从依赖记忆信息的闭卷学习者转变为能够主动寻求和引用外部知识的开放式思考者。
RAG 的影响是深远的。通过基于可验证的外部来源生成响应，它显著减少了大型语言模型（LLMs）产生误导或错误信息的可能性。此外，它为企业提供了一个更具成本效益的解决方案，因为模型不需要频繁地重新训练。通过 RAG，LLMs 不仅能提供更准确的答案，还能提供更可信的答案，为 AI 驱动的洞察和交互开启了一个新时代。