近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。

这时候，检索增强生成（RAG） 技术登场了！RAG的核心思路很简单：既然生成式AI有时候会“瞎编”，那我们就给它配一个“外挂知识库”，让它随时检索外部信息，生成更靠谱的内容。听起来是不是很酷？

在今天的文章里，我们就来聊聊RAG技术的最新玩法，以及它的优点和缺点。准备好了吗？让我们一起揭开RAG的神秘面纱！

如果你对RAG的相关概念很熟悉，可以直接跳过这节

检索增强生成（RAG）是一种自然语言处理（NLP）技术，它巧妙地把“搜索”和“生成”两大AI技能结合在一起。简单来说，RAG让生成式AI不仅能靠自己的“脑内知识”回答问题，还能随时“上网查资料”——从外部知识库里抓取最新、最相关的信息，生成更准确、更靠谱的答案。

传统的生成式AI有个小毛病：它只能依赖训练时学到的知识，一旦遇到训练数据之外的问题，就容易“翻车”。特别是面对特定领域的最新信息或专业知识时，它往往显得力不从心。RAG的出现就是为了解决这个问题！它让生成式AI能够动态整合外部信息，比如最新的研究成果、统计数据或新闻，生成更专业、更与时俱进的回答。对企业来说，RAG还能让大语言模型（LLM）更灵活，适应不同领域的需求。

RAG的基本机制

RAG的工作流程可以分成两步：

为了让搜索结果更精准，RAG通常会用语义搜索引擎，它不仅能理解字面意思，还能捕捉问题的深层含义。比如，你问“AI的未来趋势是什么？”，它不会只搜“AI”“未来”“趋势”这几个词，而是会找到与AI发展相关的深度内容。

RAG的杀手锏：防止AI“幻觉”

RAG最厉害的地方在于，它能有效防止AI“瞎编”。通过给LLM提供真实的外部信息作为“事实依据”，RAG确保生成的答案有据可查，而不是凭空捏造。这样一来，AI的回答不仅更靠谱，还能满足用户的需求，同时遵守系统的安全规则。

RAG的起源

RAG技术的诞生可以追溯到2020年，由Patrick Lewis和他的团队在一篇论文中提出。他们开发RAG的初衷，就是让生成式AI能够动态连接外部资源，尤其是那些包含最新技术细节的知识库。正因为如此，RAG被称为“通用微调配方”——几乎任何大语言模型都可以用它来连接几乎任何外部资源。

总之，RAG就像给生成式AI装了一个“外挂知识库”，让它不仅能靠自己的“脑力”回答问题，还能随时“查资料”，生成更准确、更专业的答案。是不是很酷？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）近年来发展迅速，各种新方法不断被提出。以下是一些代表性的最新方法及其特点：

各个RAG算法具有不同的特点，因此其优点和缺点也各不相同。以下从性能提升、效率、适用范围、实现难易度等角度进行比较。

从上表可以看出，各RAG算法具有不同的优点和缺点。

例如，Simple RAG适用于广泛的任务，实现也相对容易，但不适用于复杂查询或高级推理。另一方面，Active RAG通过用户反馈可以提高输出质量，但反馈的收集和处理成本较高。

因此，在选择RAG算法时，需要根据任务要求、数据类型、可用资源等因素，选择最合适的算法。

这节内容我们来聊聊LLM（大语言模型）在RAG（检索增强生成）场景下的那些“考试题”——也就是各种基准测试工具和数据集。这些工具和数据集就像是给模型出的“考卷”，用来检验它们在实际应用中的表现。下面我们就来看看这些“考卷”都有哪些吧！

Natural Questions (NQ) 数据集：这个数据集有点像是“百科知识问答大赛”，里面的问题都是从Wikipedia里挖出来的，既有需要长篇大论回答的，也有简短精悍的。NQ主要考验模型在问答任务中的表现，尤其是它能不能从一堆文档中找到相关信息，然后生成准确、靠谱的答案。如果你想测试RAG在问答任务中的实力，NQ绝对是个不错的选择。

**MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension)**：MS MARCO就像是Bing搜索引擎的“实战记录”，里面包含了真实的搜索查询和对应的文档、答案。这个数据集主要用来测试RAG在文档检索和段落排序上的能力，看看它能不能找到最相关的信息，并生成高质量、连贯的回答。简单来说，就是看模型能不能像“搜索引擎”一样聪明。

TriviaQA：这个数据集简直就是“百科知识竞赛”的升级版，里面包含了各种问题和对应的正确答案。TriviaQA主要用来测试RAG在获取事实信息方面的能力，看看它能不能从海量文档中找到相关的知识点，并生成准确的回答。尤其是那些“冷知识”或者“常识性”的问题，TriviaQA特别适合用来考验模型。

**FEVER (Fact Extraction and Verification)**：FEVER这个数据集有点像是“事实核查员”的工作手册，里面提供了一些主张，要求模型去找到相关的证据来验证这些主张的真实性。它主要用来测试RAG在事实检索和验证方面的能力，看看它能不能找到靠谱的证据，并生成有根有据的回答。如果你想让模型变得更“严谨”，FEVER绝对是个好帮手。

好了，今天的RAG“考卷”就介绍到这里啦！这些数据集不仅是RAG模型们的“考试题”，也是我们了解RAG能力的好工具。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）在各种实际应用中都能大显身手。下面，咱们就通过几个具体的例子来看看它到底有多牛！

1. 问答系统

在问答系统里，RAG能从外部知识库中抓取相关信息，生成更准确、更详细的回答。比如，遇到法律问题，RAG可以快速检索相关法律条文或判例，然后基于这些信息给出靠谱的答案。举个例子，Cohesity Gaia这个平台就用上了RAG AI，它能用自然语言搜索和总结内容，还能生成对话式查询。简单来说，它能把企业备份数据中的海量信息快速过滤成一小撮相关数据，然后把这些数据和问题一起打包给GPT-4这样的LLM（大语言模型），最后生成一个既懂上下文又像人话的回答。

2. 文章摘要

在长文摘要任务中，RAG能从外部知识源抓取关键信息，生成更精炼的摘要。比如，在总结新闻文章时，RAG不仅能提炼文章核心，还能顺便把相关的背景信息或补充资料也塞进去，让摘要更丰富。

3. 翻译

翻译任务中，RAG也能派上大用场。它能从外部知识源抓取与翻译内容相关的信息，生成更自然、更准确的翻译。特别是遇到专业术语时，RAG会去查专业词典或技术文档，确保选词精准。

4. 聊天机器人

RAG在聊天机器人这类实时应用中特别有用。它能帮聊天机器人提供最新信息。比如，航空公司的聊天机器人用上RAG后，乘客不仅能查到最新的航班信息，还能找到替代航班或座位，简直贴心到家了。

5. 电商推荐

在电商领域，RAG能通过抓取用户偏好和产品细节，提升用户体验，提供更个性化、更精准的产品推荐。说白了，它能让你的购物体验更“懂你”。

6. 制造业

在制造业，RAG能快速获取工厂运营等关键信息，帮助决策、排查故障，甚至推动创新。对于在严格法规框架下运作的制造商，RAG还能从内部和外部资源（比如行业标准或监管机构）中快速抓取最新的法规和合规要求，确保企业不掉队。

7. 医疗

在医疗行业，RAG的潜力也不容小觑。它能从外部资源抓取相关医学知识，帮助医疗应用提供更准确、更贴合上下文的回答。虽然最终决策还是由人类医生来做，但RAG能大大增强医生可获取的信息量，相当于给医生配了个超级助手。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为提升生成AI性能的关键技术，未来的发展潜力巨大。接下来，咱们聊聊它可能的发展方向、面临的挑战以及未来的可能性。

未来的发展方向

面临的挑战

未来的可能性

尽管RAG面临诸多挑战，但一旦这些难题被攻克，它将成为一种更可靠、安全且高效的技术，广泛应用于各个领域。无论是提升生成AI的精准度，还是让AI更好地理解多模态数据，RAG都有望在未来大放异彩。

RAG（检索增强生成）是提高生成式 AI 输出的质量、准确性和可靠性的关键技术。已经提出了各种方法，每种方法都有优点和缺点。根据您的用例选择适当的技术非常重要。RAG 预计未来将继续进一步发展，并有潜力通过在各个领域的应用对社会产生重大影响。RAG 使人工智能能够始终使用最新的相关信息，使其成为信息快速变化的动态环境中的宝贵工具，例如新闻、金融和医学研究。RAG 对 AI 技术的发展抱有很高的期望。通过促进快速访问相关数据，RAG 可以显着缩短研究时间，并通过准确及时的信息支持研发计划。