检索增强生成（RAG）原理
什么是RAG？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将检索系统与大语言模型结合的技术，通过检索相关知识来增强模型的回答能力，提高响应的准确性和可靠性。
RAG的工作原理
- 用户输入问题
- 系统对问题进行向量化处理
- 在知识库中检索相关文档
- 将检索到的文档作为上下文注入到提示词中
- 大语言模型基于上下文生成回答
RAG的主要组件
- 文档处理器：将文档转换为可检索的格式
- 向量数据库：存储文档的向量表示
- 检索器：根据相似度检索相关文档
- 大语言模型：生成最终的回答
RAG的优势
- 提高回答的准确性和可靠性
- 减少幻觉问题
- 支持实时更新知识库
- 可以处理专业领域问题
- 降低训练成本
常见应用场景
- 企业知识库问答
- 客服智能助手
- 文档智能检索
- 个性化推荐系统
- 专业领域咨询