RAG技术概述
什么是RAG？
RAG旨在通过从外部知识库检索相关信息来辅助大语言模型生成更精准、丰富的文本内容。其流程包括：
检索：检索是RAG流程的第一步，从预先建立的知识库中检索与问题相关的信息，为后续的生成过程提供有用的上下文信息和知识支撑。
增强：增强是将检索到的信息用作生成模型的上下文输入，以增强模型对特定问题的理解及回答能力。这一步的目的是将外部知识融入生成过程中，使LLM模型能充分利用外部知识库信息，生成更加丰富、准确且贴合用户需求的文本内容。
生成：生成是RAG流程的最后一步。这一步的目的是结合LLM生成符合用户需求的回答。生成器会利用检索到的信息作为上下文输入，并结合大语言模型来生成文本内容。
图1.RAG技术原理图
来自论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-intensive NLP Tasks》
RAG技术架构
RAG技术架构主要由两个核心模块组成，检索模块和生成模块。
（1）检索模块（Retriever）：
文本嵌入：使用预训练的文本嵌入模型（如GLM）将查询和文档转换成向量表示，以便在向量空间中进行相似度计算。
向量搜索：利用高效的向量搜索技术（如FAISS、Milvus等向量数据库）在向量空间中检索与查询向量最相似的文档或段落。
双塔模型：检索模块常采用双塔模型（Dual-Encoder）进行高效的向量化检索。双塔模型由两个独立的编码器组成，一个用于编码查询，另一个用于编码文档。这两个编码器将查询和文档映射到相同的向量空间中，以便进行相似度计算。
（2）生成模块（Generator）：
强大的生成模型：生成模块通常使用在大规模数据上预训练的生成模型（如GLM），这些模型在生成自然语言文本方面表现出色。
上下文融合：生成模块将检索到的相关文档与原始查询合并，形成更丰富的上下文信息，作为生成模型的输入。
生成过程：生成模型根据输入的上下文信息，生成连贯、准确且信息丰富的回答或文本。
RAG 的三种范式
单纯RAG：遵循包括索引、检索和生成在内的传统过程。
高级RAG：旨在克服单纯RAG的局限性，采用检索前和检索后策略，提高检索质量。
模块化RAG：提供增强的适应性和多功能性，通过集成新模块或调整现有模块之间的交互流程，增强其在不同任务中的适用性。
图 2：RAG 的三种范式之间的比较
（左）单纯RAG（Naive RAG ）主要由三个部分组成：索引、检索和生成。（中）高级RAG（Advanced RAG） 围绕 pre-retrieval 和 post-retrieval 提出了多种优化策略，其过程类似于 Naive RAG，仍然遵循链状结构。
（右）模块化 RAG（Modular RAG） 继承并发展自以前的范式，总体上表现出更大的灵活性。来自论文《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》
RAG技术的优势
（1）数据实时性与准确性：RAG技术使得大型语言模型（LLM）能够依据最新的外部数据源来生成回答，从而大幅降低了对过时或静态训练数据的依赖，确保了信息的时效性和准确性。
（2）降低误导风险：通过整合相关外部知识来生成LLM的输出，RAG技术有效减少了输出中包含错误或虚构信息的可能性。所有输出内容均基于可验证的来源，从而提升了信息的真实性和可信度。
（3）高度定制能力：利用RAG技术，LLM能够针对特定组织或领域的知识库和prompt进行定制，使其快速具备该领域的能力，适用于各种垂直领域应用。。
（4）减少训练成本：RAG在数据上具有很强的可拓展性，可以将大量数据直接更新到知识库，以实现模型的知识更新，这一过程不需要重新训练模型，更加经济实惠。
RAG技术的应用场景
AI搜索：
检索增强生成（RAG）技术是目前AI搜索的核心技术之一，融合信息检索与答案生成两部分，在数据库中查找与用户问题相关的内容，并形成总结输入大模型，由模型生成带有索引功能的最终答案，明确标注信息来源。这解决了大模型易产生幻觉、难以追溯及信息滞后的问题，相比传统搜索，提供的信息更为精炼且来源明确。
智能对话系统：
利用RAG技术提供更加人性化、信息丰富的交互体验。例如，某电商平台利用RAG技术来回答用户的咨询问题，系统通过检索模块从商品详情、用户评价、历史咨询记录等多源信息中抽取相关段落，辅助生成准确的答案。这种方式不仅提高了客服效率和质量，还减少了人工干预的需求，显著提升了用户体验。
内容创作与编辑：
RAG技术可以辅助内容创作者检索相关的资料、统计数据、引用文献等，帮助创作者节省研究时间，并确保内容的准确性。例如在撰写关于AI政策的分析报告时，RAG可以检索到最新发布的各类相关政策，供作者参考。
专业问题精准解答：
在专业领域内提供准确的问题解答服务。例如，在线健康平台运用RAG技术，根据用户健康咨询，从医学权威资料中快速检索并整合信息，如医学期刊、官方指南等，为用户提供个性化且专业的疾病预防与治疗建议。这极大地提高了咨询服务的专业性和可靠性，帮助用户做出更明智的健康决策。
优化企业信息分析流程：
RAG技术通过整合最新数据提供深度洞察与分析，赋能企业决策。例如在金融领域，分析师借助RAG从历史报表、市场研究及宏观经济指标中快速提取关键数据，自动生成高质量报告，大提升工作效率。此外，RAG技术在文档处理上潜力巨大，例如快速检索合同审查或法律文件中相关条款、案例及法规，为法律专业人士提供即时参考，确保文件处理的既高效又准确。
RAG技术的未来发展趋势分析
一是RAG与微调相结合正成为领先策略。这一组合为解决需要大量背景知识的任务提供了一种有效的途径，不仅可充分发挥RAG模型在利用外部知识库增强生成内容准确性和丰富性方面的优势，还通过微调技术进一步优化了模型对特定任务或数据集的适应性，通过合理的设计和实施，可以显著提高模型在实际应用场景中的表现。
二是提升多模态融合能力将成为重点。在RAG模型中整合文本、图像、音频和视频数据，提升多模态融合技术，实现不同数据类型间的无缝交互。包括研发先进方法对齐与合成跨模态信息、增强多模态输出内容的连贯性和情境适应性，以及提高系统跨不同模态检索相关信息的能力，从而优化视觉问答、多媒体搜索等应用场景的性能。
三是个性化与适应性将是发展的关键。研究将探索基于互动上下文的动态调整检索和生成过程的方法，包括将用户反馈和上下文线索整合到RAG流程中等。未来的RAG模型将不再满足于泛泛而之的检索结果，而是致力于根据每一位个体用户的独特偏好与即时情境，量身定制检索过程，实现前所未有的个性化服务，推动整个信息检索领域迈向更高层次。
四是高级检索机制将成为核心探索方向。随着查询模式的不断演变和内容需求的日益多样化，开发适应变化查询与需求的动态检索模型，探索混合密集与稀疏检索策略，高效整合多样检索方式等将成为重点，以提升RAG系统效能，引领RAG技术迈向更加智能、灵活与高效的新阶段。
五是与新兴技术融合将成为重要方向。例如将RAG模型与脑机接口（BCIs）相结合，可能在人机交互和辅助技术领域开辟新的应用。RAG与增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的结合，为创造沉浸式互动体验提供了机遇。这样的技术融合，不仅将极大地丰富娱乐、教育、医疗等多个领域的应用场景，还将创造无限可能。
[参考文献]
[1]论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-intensive NLP Tasks
[2]论文：Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/673465732大模型RAG 场景、数据、应用难点与解决
[4]https://developer.aliyun.com/article/1620907深度剖析模型微调与RAG技术的完美融合：从理论到实践，带你全面了解如何利用RAG提升特定领域任务性能并附带代码示例
审稿：杨蕾 |业务研究所
本文作者
