检索增强生成（RAG）技术详解
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术通过将信息检索与文本生成相结合，为大型语言模型（LLM）提供了一种强大的工具，使其能够生成更准确、更符合上下文的文本。本文将详细介绍RAG的定义、技术原理、应用场景、优化策略以及未来发展方向，帮助读者全面了解这一前沿技术。
一、RAG的定义
RAG技术是一种将信息检索与文本生成相结合的方法，旨在提升大型语言模型在处理自然语言任务时的准确性和相关性。通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到语言模型的生成过程中，RAG能够生成更准确、更符合上下文的答案。这种技术使得语言模型能够处理最新的、领域特定的信息，从而在多个领域展现出广泛的应用潜力。
二、RAG的技术原理
RAG的核心在于将信息检索与文本生成相结合，具体包括以下几个关键阶段：
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数据准备与索引：将外部知识库中的数据进行处理和索引，以便于后续的检索操作。这些数据可以是无结构的文本、半结构化数据或结构化数据（如知识图谱）。数据通常被转换为LLM嵌入，即在大型向量空间中的数值表示，然后存储在向量数据库中，以便进行文档检索。
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检索阶段：根据用户输入的问题&#