十三、检索增强生成RAG（原理和使用建议）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的工作原理

RAG是一种将信息检索与文本生成结合的模型，它通过以下步骤实现其工作原理：

1. 输入处理

用户提出的问题或请求被输入到系统中。这些输入通常是自然语言文本。

2. 信息检索

在输入被处理后，RAG系统执行以下操作：

• 检索器：使用预先训练的检索算法（如BM25或向量检索）从知识库中检索与用户输入相关的信息。检索器会为输入生成一个或多个相关文档或片段。

• 相关性排序：检索结果按相关性进行排序，通常根据与输入的相似度进行评估，确保最相关的信息被优先使用。

3. 文本生成

• 生成模型：将检索到的信息作为上下文输入给生成模型（如GPT或BART）。生成模型结合用户输入和检索到的内容，生成最终的响应或文本。

• 融合信息：生成模型利用上下文信息生成流畅、连贯且信息丰富的回答