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检索增强生成简介
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
检索增强生成（RAG）是一种AI框架，通过从外部数据源检索相关信息，提升大型语言模型（LLMs）的能力。其工作流程包括数据索引、检索和生成，旨在提高响应的准确性和信息量。未来将探讨更高级的RAG概念。
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关键要点
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检索增强生成（RAG）是一种通过从外部数据源检索信息来增强大型语言模型（LLMs）能力的AI框架。
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RAG的工作流程包括数据索引、检索和生成，旨在提高响应的准确性和信息量。
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RAG的索引阶段包括数据收集、数据分块、文档嵌入和向量存储。
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检索阶段包括将用户查询嵌入为向量、与存储的文档向量进行相似性搜索，并返回最相关的文档块。
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生成阶段将检索到的文档块与用户查询结合，输入到LLM中生成最终响应。
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未来将探讨更高级的RAG概念，如步进提示、相关反馈、并行查询检索、思维链和混合密集编码。
❓
延伸问答
检索增强生成（RAG）是什么？
检索增强生成（RAG）是一种通过从外部数据源检索信息来增强大型语言模型（LLMs）能力的AI框架。
RAG的工作流程包括哪些步骤？
RAG的工作流程包括数据索引、检索和生成三个主要步骤。
RAG如何提高响应的准确性和信息量？
RAG通过整合外部数据，提供更丰富的上下文，从而提升响应的准确性和信息量。
RAG的索引阶段包含哪些关键步骤？
索引阶段包括数据收集、数据分块、文档嵌入和向量存储。
RAG的检索阶段是如何进行的？
检索阶段将用户查询嵌入为向量，并与存储的文档向量进行相似性搜索，返回最相关的文档块。
未来RAG将探讨哪些高级概念？
未来将探讨的高级RAG概念包括步进提示、相关反馈、并行查询检索、思维链和混合密集编码。
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