一文详谈RAG优化方案与实践

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导读 RAG通过检索现有的大量知识，结合强大的生成模型，为复杂的问答、文本摘要和生成任务带来了全新的解决方案。本文详细的介绍了RAG遇到的挑战、通用范式、工程实践、优化实现策略等。 一、RAG的背景介绍 随着ChatGPT的兴起，大语言模型再次走进人们的视野，其在NLP领域表现出的语言识别、理解以及推理能力令人惊叹。越来越多的行业开始探索大语言模型的应用，比如政务、医疗、交通、导购等行业。 通义系列、GPT系列、LLama系列等模型，在语言交互场景下表现十分抢眼。以Gemini为代表这类大模型甚至发展出了视觉和听觉，朝着智能体的方向演化。他们在多个指标上展现的能力甚至已经超过了人类。 然而，大型语言模型也存在诸多不足： 知识的局限性： 模型知识的广度获取严重依赖于训练数据集的广度，目前市面上大多数的大模型的训练 ………………………………