雖然大規模語言模型（LLM）在自然語言處理（NLP）方面表現出了其強大的文本生成和理解能力，但是它們在實際應用中仍然面臨一些挑戰，如處理大規模知識庫和實時獲取最新信息的能力，并且會產生幻覺。為了解決這些問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術應運而生，成為實現大模型落地應用的重要技術之一。

 RAG技術的核心思想是結合信息檢索和生成模型的優勢，通過檢索外部知識庫的信息來增強生成模型的表現。具體來說，RAG技術由兩個主要部分組成：檢索器（Retriever）和生成器（Generator）。檢索器負責從大型知識庫中檢索與輸入查詢相關的信息片段，而生成器則利用這些檢索到的信息來生成更加準確和有針對性的回答。

• 首先，RAG技術的檢索器部分通常采用基于嵌入的檢索方法。它將輸入的查詢和知識庫中的文檔轉換為高維向量，然后使用相似度計算（如余弦相似度）來找到與查詢最相關的文檔。這種方法可以有效地處理大規模知識庫，并快速找到相關信息，提高檢索效率。
•  其次，生成器部分通常基于大規模語言模型（如ChatGPT、通義千問、文心一言等）。在獲取到相關文檔后，生成器會將這些文檔與查詢一起輸入到模型中，以生成更加精確的回答。與傳統生成模型相比，RAG技術通過結合外部知識庫中的信息，使得生成的回答不僅依賴于模型內部的知識，還能動態地引用最新和更全面的信息，從而顯著提升生成質量和實用性。

RAG技術的應用場景非常廣泛，通過召回相關的準確信息來緩解大模型的幻覺問題，有效地彌補了大語言模型在處理實時信息和大規模知識庫方面的不足，同時結合了大語言模型的強大的語言理解和生成能力，顯著提升了生成內容的質量和實用性。

例如：在問答系統中，RAG可以通過檢索到的相關文檔提供更加具體和可靠的回答；在文檔摘要生成中，它可以利用相關背景信息生成更準確和連貫的摘要；在對話系統中，RAG能夠通過引用外部知識庫的信息，使對話更加豐富和具有上下文關聯。此外，RAG技術還可以用于自動寫作、信息檢索增強的搜索引擎以及智能客服系統等。