01｜RAG的场景及技术原理

1. RAG技术是一种结合检索与生成的自然语言处理（NLP）模型架构，旨在提升生成式模型在处理开放域问答、对话生成等复杂任务中的性能。 2. RAG技术通过引入外部知识库，利用检索模块从大量文档中提取相关信息，并将这些信息传递给生成模块，从而生成更准确且有用的回答。 3. RAG技术的应用场景包括企业或领域知识管理与问答系统、客户支持与智能客服系统、医疗、金融等对数据准确性、时效性要求极高的专业领域。 4. RAG标准流程由索引、检索和生成三个核心阶段组成，通过这一流程，RAG实现了检索与生成的有机结合，显著提升了大语言模型在领域任务中的准确性和实时性。 5. RAG与微调的选择：RAG更适用于需要动态响应、频繁更新外部知识的场景，而微调则适合固定领域内的深度优化与推理。 6. RAG技术的目的是弥补大模型在处理领域问题和实时任务时的不足，提高生成内容的准确性，适应特定领域知识和动态信息。 7. RAG技术的应用有效优化了大模型的固有缺陷，为大模型应用提供了更高的可靠性和场景可落地性。 8. RAG技术的提出是为了解决大语言模型在处理领域问题和实时任务时的局限性，通过检索与生成的有机结合，提高模型在应对特定领域知识和动态信息时的适应能力。 9. RAG技术价值：为了解决LLM应用场景存在的领域知识缺乏、信息过时、幻觉问题和数据安全问题，RAG利用检索外部文档提升生成结果质量，充分利用领域知识和私有数据、实时数据，减少生成不确定性，并增强数据安全。 10. RAG技术定义：通过引入外部知识库，利用检索模型从大量文档中提取相关信息，Prompt组合问题和外部信息，生成更精准且实时的回答。