大语言模型原理与工程实践：RAG 检索增强生成技术

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大语言模型原理与工程实践：RAG 检索增强生成技术 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在当今信息时代,海量的文本数据不断产生和积累,如何高效地处理和利用这些数据成为了一个巨大的挑战。传统的信息检索技术主要关注如何从大规模文本数据中快速准确地找到相关内容,但它们通常无法生成新的内容。而随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Model,LLM)应运而生,它们不仅能够理解和检索文本,还能够基于现有知识生成新的连贯、多样的文本内容。 大语言模型通过在海量文本语料上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和上下文信息,从而具备了强大的文本理解和生成能力。然而,这些模型在实际应用中仍然面临一些挑战,例如生成内容的一致性、准确性和多样性等。为了解决这些问题,研究人员提出了检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技术 ………………………………