什么是RAG检索增强生成？2026年AI大模型核心技术解析

在自然语言处理领域，检索增强生成是一种结合了检索式模型和生成式模型优势的技术，旨在提升生成文本的质量和相关性。

核心概念解析

为了深入理解 RAG，我们首先需要剖析其两大核心组成部分：检索模型与生成模型。

检索模型

检索模型旨在从给定的文档集或知识库中检索相关信息。它们通常利用信息检索或语义搜索等技术，根据查询找出最相关的信息片段。检索模型擅长寻找精确、具体的信息，但缺乏生成创造性或新颖内容的能力。

生成模型

生成模型则旨在根据给定的提示或上下文生成新的内容。这些大语言模型利用海量训练数据学习自然语言的模式和结构。生成模型能够生成富有创意且连贯的文本，但在事实准确性或特定上下文相关性方面可能有所欠缺。

RAG 的工作原理

检索增强生成将上述两种方法结合起来，以克服各自的局限性。在该框架中，首先使用检索模型根据查询或上下文从知识库或文档集中检索相关信息。随后，检索到的信息被用作生成模型的输入或额外上下文。

通过整合检索到的信息，生成模型能够利用检索模型的准确性和特异性，从而生成更相关、更准确的文本。这有助于生成模型立足于现有知识，并生成与检索信息相符的文本。

常见的检索模型与技术

检索模型通常旨在从数据集中查找并排序与查询相关的信息片段。以下是一些流行的检索模型和算法示例：

1. 神经网络嵌入：例如 OpenAI 或 Cohere 的嵌入模型，基于向量空间中的相似性对文档进行排序。
2. BM25：一种基于概率信息检索理论的广泛使用的文本检索模型。它根据词项频率和逆文档频率对文档进行排序，同时考虑词项在语料库中的相关性和稀有性。
3. TF-IDF：一种经典的信息检索模型，用于衡量词项在文档中相对于整个语料库的重要性。它结合了词频（词项在文档中出现的频率）和逆文档频率（词项在语料库中的稀有程度）来对文档的相关性进行排序。
4. 混合搜索：结合了上述多种方法，并赋予不同的权重。

应用场景

检索增强生成技术拥有多种应用场景。例如，在问答系统中，检索模型可以找到包含答案的相关段落或文档，然后生成模型基于这些信息生成简洁、连贯的回复。在内容生成任务中，如摘要或故事创作，检索模型可以提供相关事实或上下文，生成模型则可以利用这些信息创作出信息更丰富、更具吸引力的内容。

构建您自己的 RAG 引擎

市面上已有一些解决方案可供测试构建自己的 RAG 引擎。

• 如果您对有趣的开源解决方案感兴趣，推荐查看 Haystack。
• LangChain 也提供了相关功能，但其当前的解决方案灵活性欠佳，且当结果不理想时，改进方法尚不明确。

总结

总而言之，检索增强生成结合了检索模型和生成模型的优势，以提高生成文本的质量和相关性。通过利用检索模型查找准确信息的能力以及生成模型创造文本的能力，这种方法能够构建出更稳健、更贴合上下文的语言生成系统。

常见问题（FAQ）

RAG技术具体是如何工作的？

RAG首先通过检索模型从知识库中查找与查询相关的信息，然后将这些检索结果作为上下文输入给生成模型，从而生成更准确、相关的文本。

RAG中常用的检索模型有哪些？

常见的检索模型包括神经网络嵌入（如OpenAI嵌入）、BM25、TF-IDF以及混合搜索，它们通过不同算法从文档集中检索和排序相关信息。

RAG相比纯生成模型有什么优势？

RAG结合了检索模型的准确性和生成模型的创造性，能生成更基于事实、上下文相关的文本，解决了纯生成模型可能存在的准确性不足问题。