主要观点总结
文章介绍了RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术的背景、简介、技术原理与流程，并详细阐述了RAG技术的优点、局限性和应用场景。RAG通过将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，利用外部知识辅助文本生成，以提高答案质量和时效性。文章还讨论了RAG的评估体系与指标，包括上下文相关性、忠实度、答案相关性等，以及RAG系统的优化方法，如Query优化、高级检索优化、语义路由和重排序等。RAG技术有助于解决大语言模型在知识生成时的幻觉问题和知识局限性，并提升系统的效率和准确性。
关键观点总结
关键观点1: RAG技术背景与简介
RAG技术最初源于2020年Facebook的一篇论文，旨在解决大语言模型无法利用训练集之外的知识的问题，通过提示（prompt）方式将新知识直接提供给模型。
关键观点2: RAG技术原理与流程
RAG使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成，弥补LLM的局限性，包括解决幻觉问题和提升时效性。其流程包括索引、检索和生成三个步骤，结合检索系统和生成模型，能够利用最新信息提高答案质量。
关键观点3: RAG的优点与局限性
RAG的优点包括实时更新检索库、适合动态数据、无需频繁重训、高效利用外部资源等。其局限性在于需要处理外部文本数据时考虑隐私和道德问题，以及可能面临的检索质量问题和增加额外计算资源需求。
关键观点4: RAG评估体系与指标
RAG的评估体系涉及输入、检索到的上下文和LLM生成的回答，通过衡量三元组之间的相关性来评估RAG系统的有效性。评估指标包括上下文相关性、忠实度、答案相关性等。
关键观点5: RAG系统优化方法
RAG系统的优化包括Query优化、高级检索优化、语义路由和重排序等。通过持续评估、优化和迭代，RAG系统性能可以得到显著提升。
文章预览
大模型应用之RAG详解 1.RAG背景与简介 1.1 背景 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 技术最初源于2020年Facebook的一篇论文——《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。是的，2020年就已经提出了这项技术。 截屏2024-08-02 15.42.25 这篇论文要解决的一个问题非常简单：如何让大语言模型使用外部知识进行生成。 通常，预训练模型 (pre-trained models) 的知识是存储在参数中的，因此模型无法了解训练集之外的知识（例如搜索数据、行业知识）。之前的做法是通过在预训练模型上进行微调 (fine-tuning) 来更新模型的知识。 这样的方式会有几个问题： 每当有新的知识时，模型都需要重新进行微调。 训练模型的成本是很高。 所有AI模型的底层原理都基于数学概率，大模型也不例外。因此，有时模型在缺乏某方面知识时，可能会生成不准确的内
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