什么是RAG技术

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成式模型的技术，简单来说，就是能够让大模型在计算时，结合外部知识库中的相关信息，使生成的答案更加精准；

什么情况下需要使用RAG技术？

举个例子，每家电商公司的客服人员，手上都有一份该公司产品项下的Q&A文档（即知识库），用来回答客户咨询的各类产品相关问题，但大模型是没法通过几个文档进行训练的，也就意味着它没法学习某个公司的产品知识，那么如何在客服助手大模型结合公司自己的知识库去回答客户问题呢，这种情况下，就是典型的RAG技术应用场景；

RAG技术的工作流程可以分为几个关键步骤：知识库准备、解析与切片、向量存储、检索召回、生成答案；

从上图中，我们可以看出，本质上知识库的增加，是在给大模型的输入上，增加了可靠的知识参考作为提示词的一部分，大模型本身的运行机制是没有变化的，那么要想让模型回答的更加精准，就需要让从知识库中提取出来，要加入提示词的部分更加精准；

知识库大多是非结构化的文本信息，最终以向量数据格式存储，在用户提问时从向量存储中检索到与用户提问相关联的知识片段，提供给大模型，检索召回的过程，可以通过编码也可以通过另外一个大模型去实现；

在这个过程中，知识库的解析与切片是最为重要的环节，它可以通过人工也可以通过相关切片工具去实现，但我们更推荐先由工具切片，完成后，再由人工校验，以保证切片更符合知识本身的连贯性，以及尽可能的保留上下文的关联性；

最后，想要将基于RAG技术的大模型应用到具体的业务场景下，需要我们在实践过程中去解决更具体的工程问题，例如知识文件的类型可能既有文档又有图片、视频等，知识切片短了可能回答不完整，切片长了可能回答会出现多答非所问等等。

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