检索增强生成（RAG）是自然语言处理（NLP）领域的一种前沿方法，它将检索系统和生成模型的优势结合在一起，以增强生成更准确、与上下文更相关的文本。这种创新技术解决了传统语言模型的一些局限性，因为传统语言模型有时会生成缺乏具体细节或上下文的文本。
RAG 系统首先根据给定的查询，从数据库或文档集中检索相关信息。这一检索步骤允许系统访问大量外部数据，从而丰富生成过程。一旦检索到最相关的信息，生成模型就会使用这些数据生成参考了外部来源的文本。这一过程可确保生成的输出不仅流畅，而且事实准确，语境恰当。
在准确性和上下文至关重要的情况下，RAG 尤为重要。这在以下应用中至关重要：
虽然基于检索的模型与独立的生成模型相似，但 RAG 独特地整合了这两个部分，克服了各自单独使用时的局限性。纯粹的生成模型可能会产生连贯但可能不准确的文本，而 RAG 则不同，它将生成建立在检索数据的基础上，从而确保了准确性。
在客户支持应用中，RAG 可通过检索内部知识库中的数据，自动为客户查询提供准确答复。这可确保答复既相关又符合公司政策，从而大大提高效率和客户满意度。
RAG 还可用于研究环境，根据当前的研究论文生成文献综述或摘要，为研究人员提供帮助。通过检索和整合最新信息，该模型可确保生成的文本内容全面且符合事实。
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了解大型语言模型（LLM）的概念，它是许多生成模型的支柱。
检索增强一代体现了人工智能技术的不断发展，有望在各个领域提供更智能、更可靠的解决方案。随着这些系统的不断进步，它们提供精确、数据驱动的洞察力的能力预计将不断增强，从而改变信息的获取和利用方式。
