一篇RAG全栈技术最新综述！

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检索增强生成（RAG）的出现，利用外部知识数据库来增强LLMs，弥补了LLMs的 幻觉问题、知识更新等问题： 系统地介绍了RAG的每个组成部分， 特别是 检索器 和 检索融合 重要技术 ，以及带有教程代码的检索融合技术。 展示了不同的 RAG训练策略 ，包括 带或不带数据存储更新的RAG 。 讨论了RAG在下游 NLP任务和实际NLP场景 中的应用。  自然语言处理 NLP 中检索增强生成的概述 ： 检索器（Retriever） 、 检索融合（Retrieval Fusions） 、 生成器（Generator） 1. 检索器（Retriever） 检索器（Retriever） 是检索增强生成（RAG）中的一个关键组件，其主要作用是从一个外部知识库中检索与输入相关的信息。 使用检索器的 两个阶段two-stages 构建阶段 ：将文档分割成小块，对这些块进行编码，并建立索引以支持高效的检索。 分块语料库（Chunking Corpus） ： 固定长度分块 ………………………………