什么是 NLP 中的 RAG（检索增强生成）？ 检索增强生成 (RAG) 是一种自然语言处理方法，它结合了文本生成和信息检索，以产生更准确和上下文相关的输出。与传统的语言模型仅根据训练期间学习的模式生成响应不同，RAG 模型首先从外部来源（如数据库或网络搜索）检索相关文档或数据，然后使用检索到的信息来告知其生成的响应。这种方法使模型能够访问未包含在其原始训练数据中的最新或特定领域知识，使其特别适用于需要事实准确性或实时信息的任务。
RAG 的工作原理是什么？ RAG 系统通常涉及两个主要组件：检索器和生成器。检索器使用搜索算法（例如，密集向量相似度）扫描大型数据集或知识库，以查找与输入查询相关的文档或段落。例如，如果用户问“什么导致太阳耀斑？”，检索器可能会提取最近的科学文章或关于太阳活动的经过验证的来源。然后，生成器（通常是基于 Transformer 的模型，如 GPT）处理查询和检索到的文档，以生成连贯的答案。这种两步过程确保了模型的输出基于可验证的信息，而不是纯粹依赖于记忆模式。开发人员可以自定义检索器的数据集（例如，使用公司聊天机器人的内部文档）来针对特定用例定制 RAG。
优势和实际应用 RAG 解决了独立语言模型的关键限制，例如幻觉（生成不正确的事实）和过时的知识。例如，使用 RAG 的客户支持聊天机器人可以检索产品手册或常见问题解答，以准确回答技术问题。在研究中，RAG 可以帮助综合最近论文的发现。实施 RAG 通常涉及 FAISS 等工具，用于高效的向量相似性搜索，以及 Hugging Face 的 Transformers 等框架，用于生成器。虽然与纯生成相比，RAG 增加了计算开销，但其动态合并外部数据的能力使其具有可扩展性和适应性。对于开发人员来说，将 RAG 集成到应用程序中通常需要设置检索管道并微调生成器，以有效地将检索到的内容与输入提示相结合。