MVP 聚技站｜一文道尽 RAG，为大模型提供你的私有知识
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原文中文，约10400字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文介绍了RAG（Retrieval-augmented Generation）技术，它是对大型语言模型输出进行优化，引用训练数据来源之外的权威知识库。RAG包括Vector RAG、Search RAG、FAQ RAG、Graph RAG、DB RAG和Internet RAG等多种方案，每种方案适用于不同的场景和数据源。文章还提到了微软最有价值专家（MVP）奖项，该奖项是微软授予第三方技术专业人士的全球奖项。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）技术优化大型语言模型输出，引用权威知识库。
- RAG包括多种方案，如Vector RAG、Search RAG、FAQ RAG、Graph RAG、DB RAG和Internet RAG，适用于不同场景。
- RAG的核心在于检索技术，解决数据来源和数据召回的问题。
- Vector RAG使用高维空间中的向量表示数据，适合电商推荐等场景。
- Search RAG通过Azure AI Search提供模型外知识，支持矢量搜索和全文检索。
- FAQ RAG分为BERT FAQ和Vector FAQ两种方案，适合预设用户提问的场景。
- Graph RAG利用知识图谱结构化信息，适合全局性问题的推理。
- DB RAG适合从结构化数据库中获取企业知识，提供Chat2SQL和Chat2API两种方式。
- Internet RAG利用外部互联网数据作为RAG的数据源，支持多种API调用。
- RAG方案各有优缺点，需根据具体场景选择合适的方案。
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延伸问答
RAG技术的主要功能是什么？
RAG技术通过引用权威知识库来优化大型语言模型的输出，增强生成质量。
RAG有哪些不同的方案？
RAG包括Vector RAG、Search RAG、FAQ RAG、Graph RAG、DB RAG和Internet RAG等多种方案。
Vector RAG适合什么场景？
Vector RAG适合电商推荐等场景，利用高维空间中的向量表示数据。
Graph RAG的优势是什么？
Graph RAG能够全局性地推理知识库中的信息，减少冗余，提高信息的清晰度。
DB RAG如何从数据库中获取知识？
DB RAG通过Chat2SQL和Chat2API两种方式从结构化数据库中获取企业知识。
微软最有价值专家（MVP）奖项的目的是什么？
MVP奖项旨在表彰在技术社区中分享专业知识和经验的技术专家。
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