关于 RAG 的一些碎碎念
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
检索增强生成（RAG）技术在大模型兴起后受到关注，但其局限性逐渐显现。RAG能够解决大模型的幻觉、知识更新和私有知识问题，流程包括索引、检索和生成。然而，缺乏整体视角可能导致回答不完整。为提升效果，可采用文档结构化和多路召回等方法。未来需探索更高效的知识表示和压缩方式，以改善RAG的应用效果。
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关键要点
- 检索增强生成(RAG)技术在大模型兴起后受到关注，但其局限性逐渐显现。
- RAG能够解决大模型的幻觉、知识更新和私有知识问题。
- RAG的流程包括索引、检索和生成，但缺乏整体视角可能导致回答不完整。
- 简单的RAG流程包含索引器、检索器和生成器。
- RAG缺少大局观，可能漏掉正确的切片，导致回答不完整。
- RAG无法理解文档的语境，需结合背景知识和行业术语。
- 文档结构化可以提取标题、目录等信息，增加切片的信息量。
- 多路召回与重排序可以提高检索效果，尤其是结合关键词检索。
- 用户查询中隐含的结构化信息需结合文档的meta信息进行检索。
- 使用知识图谱可以尝试解决RAG的整体视角问题，但存在实施难度。
- 人力资源是RAG项目落地的最大问题，数据治理难以推进。
- 未来需要探索更高效的知识表示和压缩方式，以改善RAG的应用效果。
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延伸问答
RAG技术的主要作用是什么？
RAG技术能够解决大模型的幻觉、知识更新和私有知识问题。
RAG的基本流程包括哪些步骤？
RAG的基本流程包括索引、检索和生成三个部分。
RAG技术存在哪些局限性？
RAG缺乏整体视角，可能导致回答不完整，且无法理解文档的语境。
如何提升RAG的检索效果？
可以通过文档结构化和多路召回与重排序等方法来提升检索效果。
RAG如何处理用户查询中的结构化信息？
RAG需要结合文档的meta信息来理解用户查询中的隐含结构化信息。
未来RAG技术的发展方向是什么？
未来需要探索更高效的知识表示和压缩方式，以改善RAG的应用效果。
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