解锁RAG架构：必知的6种提升AI内容生成的检索增强技术（二）

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Speculative RAG Speculative Retrieval-Augmented Generation (Speculative RAG) 是一种改进的生成式AI技术，旨在通过使用检索增强生成（RAG）来优化生成效率和响应质量。 其核心思想是结合生成模型（例如大语言模型，LLM）的强大自然语言生成能力与外部文档检索的精确性，以生成更可靠、上下文相关且高效的结果。 Speculative RAG 的核心概念和优势： 双模型架构 ： 生成模型 ：一个强大的语言模型用于生成自然语言文本。通常是大型语言模型，如 GPT 系列。 轻量级预测模型 ：一个更小且高效的生成模型用于快速初步生成响应。 检索模块 ：从外部文档或知识库中检索相关内容，以提高生成内容的准确性和相关性。 生成和检索并行进行 ：在传统 RAG 中，检索信息之后再进行生成响应，而 Speculative RAG 则允许在检索完成之前开始生成预测响应。通过引入较轻量级的预测 ………………………………