检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）

解说

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）赋予大型语言模型（LLM）访问外部知识源的能力，从而生成更加实时、精准且可追溯 的回答。通过结合信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation），系统首先从数据库或文档集合中检索相关信息，然后将这些内容融入到 LLM 的回答生成过程中。RAG 是一种软件系统，通过从索引中调取与用户请求匹配的文档（Retrieval），并将这些文档作为上下文提供给 LLM，使其生成更可靠的答案。目标在于突破模型训练中固定知识的限制，引入 最新、特定领域或内部数据，提升回答质量与适用性。

推荐群体

• 拥有 聊天机器人、搜索系统或内部知识管理工具 的企业
• 需要访问最新出版物的 科研机构
• 对准确性要求极高的行业（如 医疗、法律、工程技术）
• 开发带有 领域知识集成能力 的 AI 系统的技术团队

优势

• 实时性：可直接访问最新数据源
• 准确性：通过已验证信息降低“幻觉”（错误回答）风险
• 可追溯性：提供来源引用，支持用户验证
• 领域适配性：结合特定行业或企业内部数据
• 高效性：无需对模型进行完整再训练即可优化回答

组成部分

• 数据索引（Data Index）：结构化存储可检索文档
• 检索器（Retriever）：选择相关段落的算法（如 Dense Passage Retrieval, BM25）
• 增强（Augmentation）：将检索到的信息嵌入提示（Prompt）中
• 生成器（Generator）：基于增强上下文生成答案的 LLM

优化项目

• 相关性：确保检索内容精准匹配用户问题
• 可扩展性：即使在超大规模知识库中仍保持高效
• 安全与合规：保护敏感信息，遵循数据合规要求
• 透明性：明确标注与公开所用信息来源

发展趋势

• 与 多模态数据（文本、图片、音频、视频）相结合
• 深度整合到 企业级搜索与智能助手系统
• 应用于 实时数据接入的应用场景（如金融、客服、媒体监测）