RAG（Retrieval•Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的方法。它在提示词中应用时，通过检索相关信息来增强生成模型的输出，特别适用于需要结合外部知识的生成任务。RAG主要有两个步骤：检索和生成。 RAG主要在以下几个方面有显著作用： 1. 丰富上下文信息：通过检索相关文档，提供给生成模型更多的背景信息，从而生成更准确和相关的内容。 2. 处理长尾问题：生成模型在处理长尾分布数据时效果较差，而通过检索可以获取更多相关的信息，弥补这一不足。 3. 知识更新：生成模型在训练后知识是固定的，而通过实时检索可以获取最新的信息，使生成内容更加与时俱进。 4. 多样化输出：通过检索多样化的文档，可以为同一问题提供多样化的视角，生成内容更具多样性。 案例分析：回答历史事件问题 假设任务是回答关于历史事件的问题，例如“描述一下二战期间诺曼底登陆的关键事件”。以下是RAG应用的详细步骤： 1. 用户提问 用户提出问题： ************ 描述一下二战期间诺曼底登陆的关键事件。 ************ 2. 检索阶段 系统首先使用检索模型（如BM25或Dense Retriever）从预先索引的文档库中检索相关文档。假设检索到以下三篇文档： • 文档1：详细描述了诺曼底登陆的准备阶段，包括盟军的计划和训练。 • 文档2：记录了诺曼底登陆当天的关键事件，包括登陆点、部队分布和作战情况。 • 文档3：讨论了诺曼底登陆的影响和后续战役。 3. 生成阶段 将用户问题和检索到的文档输入生成模型（如GPT•3）中，生成模型会根据问题和文档内容生成回答。生成的过程如下： • 输入构建：将问题和检索到的文档拼接成一个长的输入序列。例如： ************ 问题：描述一下二战期间诺曼底登陆的关键事件。 文档1：盟军为诺曼底登陆做了充分准备，进行了广泛的训练和计划。 文档2：在1944年6月6日，盟军在诺曼底多个登陆点展开大规模两栖登陆作战。 文档3：诺曼底登陆不仅是二战的关键转折点，也为欧洲战场的后续战役奠定了基础。 ************ • 生成回答：生成模型基于输入序列生成回答。由于输入序列中包含详细的上下文信息，生成的回答会更加准确和全面。 4. 输出示例 最终生成的回答可能是： ************ 二战期间诺曼底登陆的关键事件包括：首先，盟军进行了广泛的准备和训练，确保了登陆计划的周密性。在1944年6月6日，盟军在诺曼底的多个登陆点展开了大规模的两栖登陆作战。主要部队分布在犹他、奥马哈、金、朱诺和剑滩。登陆当天，盟军克服了恶劣的天气条件和德军的激烈抵抗，成功突破了德军防线。诺曼底登陆不仅是二战中的关键转折点，也为欧洲战场的后续战役奠定了基础。 ************ RAG通过结合检索和生成的优势，在处理需要外部知识的生成任务时，能够显著提升生成内容的准确性和丰富性。具体应用时，需要根据任务需求和文档库情况，选择合适的检索方法和生成模型。 这种方法不仅可以提升回答的质量，还能让系统保持知识的最新状态，适应更多的场景和需求。 |
