深入RAG：知识密集型NLP任务的解决方案

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在当今知识密集型任务日益增多的时代，如何有效地利用外部知识来增强语言模型的生成能力成为了一个重要的研究方向。RAG技术应运而生，通过从外部记忆源中检索相关信息，RAG不仅提高了模型生成的精准性和相关性，还解决了大型语言模型在数据隐私、实时数据处理和幻觉问题等方面的局限。本文将详细介绍RAG的工作原理、应用场景、限制及挑战，帮助读者更好地理解和应用这一前沿技术。 什么是RAG? RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种通过从外部记忆源中检索相关信息来增强模型生成能力的技术。  “检索增强生成”一词是在《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》（Lewis et al., 2020）中首次提出的。该论文将RAG提议作为一种针对知识密集型任务（knowledge-intensive tasks）的解决方案，因为无法将所有可用知识直接输 ………………………………