极道
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什么是大语言模型的检索增强生成 (RAG)？
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
RAG是一个人工智能框架，用于解决大模型的“幻觉”问题。它通过从外部知识库检索准确、最新的信息，提高生成响应的可靠性。RAG有两个阶段：检索和生成。在检索阶段，算法搜索与用户提示相关的信息片段。在生成阶段，大模型从增强提示中提取信息，生成答案。RAG可以用于微调通用大语言模型，也可以构建基于语言模型的系统来访问外部知识源。它可以适应事实的变化，并且不需要重新训练整个模型。RAG是解决知识密集型任务的一种方法。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）是一个人工智能框架，用于减轻大模型的“幻觉”问题。
- 大语言模型的回答可能不一致，有时会反映随机事实。
- RAG通过从外部知识库检索最新、可靠的信息，确保模型的生成过程透明。
- RAG有两个阶段：检索和生成。
- 在检索阶段，算法搜索与用户提示相关的信息片段。
- 在生成阶段，大模型从增强提示中提取信息，生成个性化答案。
- RAG可以微调通用大语言模型以完成常见任务，如情感分析和命名实体识别。
- 对于复杂的知识密集型任务，RAG可以构建基于语言模型的系统来访问外部知识源。
- RAG允许语言模型适应事实变化，而无需重新训练整个模型。
- RAG通过基于检索的生成提高了生成响应的可靠性，减轻了“幻觉”问题。
- RAG依赖于向量数据库来有效索引、存储和检索信息。
- 尽管RAG有许多优点，但在正确完成RAG方面仍存在挑战。
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