一. RAG的概念“RAG”Retrieval-Augmented Generation是一个自然语言处理NLP技术它旨在为大语言模型提供额外的来自外部知识源的信息。主要用于提高语言模型的效果和准确性。RAG模型的关键在于它结合了这两种方法的优点检索系统能提供具体、相关的事实和数据而生成模型则能够灵活地构建回答并融入更广泛的语境和信息。这种结合使得RAG模型在处理复杂的查询和生成信息丰富的回答方面非常有效。这种技术在问答系统、对话系统和其他需要理解和生成自然语言的应用中非常有用。一个简单的比喻来说RAG对大预言模型的作用就像开卷考试对学生一样在开卷考试中学生可以带着参考资料进场比如教科书活笔记用来查找解答问题所需的相关信息。开卷考试的核心在于考察学生的推理能力而非对具体信息的记忆能力。在RAG中实实性知识知识库与LLM的推理能力模型相分离它具体分为2种参数化知识模型在训练过程中学习得到的隐式地存储在神经网络的权重中非参数化知识存储在外部知识源例如向量数据库二. 为什么需要RAG关注RAGRetrieval-Augmented Generation的原因在于它在处理复杂自然语言处理NLP任务方面的高效性和创新性。以下是几个主要原因增强回答的质量和准确性通过结合检索和生成两种方法RAG能够提供更准确、详细和具体的回答。这对于需要准确信息的应用如问答系统、知识库、教育工具尤其重要。处理大量和多样化的数据RAG可以处理和理解庞大的数据集如维基百科或其他专业数据库。这使得它能够在生成回答时引用广泛的信息源。提高语言模型的通用性RAG通过结合现有知识检索出的数据和生成能力语言模型的创造性输出提高了模型在各种主题和领域中的表现。创新的研究和应用潜力作为自然语言处理领域的一个创新点RAG开启了研究新方法和探索新应用的可能性比如在个性化内容生成、自动新闻报道、智能助手等方面。提升用户体验在用户交互方面如聊天机器人或虚拟助手RAG能够提供更自然、连贯且信息丰富的对话体验。促进自然语言理解的发展RAG的研究和应用有助于推动整个自然语言处理领域的发展提高模型在理解复杂语言和上下文方面的能力。总体来说RAG代表了NLP领域的一个重要发展方向其技术进步对许多行业和应用产生了积极影响。三. RAG 技术原理它结合了两种主要的NLP方法检索Retrieval和生成Generation。检索Retrieval这一部分的工作是从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息。它通常使用一个检索系统比如基于BERT的模型来在大规模的文档集合例如维基百科中寻找与输入相关的文段。生成Generation生成部分则使用类似GPT的语言模型它会根据检索到的信息来生成响应或回答。这个过程涉及理解检索到的内容并在此基础上生成连贯、相关且信息丰富的文本。当外部文件比较大而且embedding 模型和大语言模型都有长度限制这时就是需要将文件进一步切割成文本块Chunk才能精准的进行检索和生成根据索引方式的不同模型选择的不同以及问答文本长度和复杂度的不同切割的方法也有不同。四. RAG 的工作流程检索将用户的查询通过嵌入模型转化为向量以便与向量数据库中的其它上下文信息进行对比通过这种相似性搜索可以找到向量数据库中最匹配的前K个数据。增强将用户的查询和检索到的额外信息一起嵌入到一个预设的提示模板中。生成最后这个经过检索增强的提示内容会被输入到大语言模型LLM中以生成所需的输出。五. RAG的三种类型基础RAGNaive RAG、高级RAGAdvanced RAG和模块化RAGModular RAG。下图简单的说明了这三种RAG的工作流程基础RAG是检索增强生成RAG范式的最早形式之一其基本概念是将外部检索与大型语言模型LLMs的生成能力结合在一起。在基础RAG中检索通常是基于查询的并且用于检索外部知识库或数据源中的相关信息。一旦获得了检索到的信息它们可以与LLMs的内部知识结合在一起以生成更准确和相关的文本或回答高级 RAG 在基础 RAG 的基础上进行了优化通常会引入更多的交互机制或增强模块比如对检索结果进行排序、过滤或者通过反馈机制优化生成质量多模态支持支持处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型扩展了应用范围。对话性增强具备更强的对话处理能力适用于复杂的对话和多轮问答表现出色于聊天机器人和虚拟助手等应用。自适应检索策略引入智能检索策略根据上下文和任务自动调整检索和使用检索结果的时机提高效率和性能。知识融合能够更好地融合外部和内部知识生成更具洞察力和相关性的文本特别适用于知识密集型任务。例子问题用户问“如何解决手机无法开机的问题”第一次回答生成模型提供通用建议“请检查电池是否充电。”反馈机制用户反馈问题未解决系统调整检索策略加入更具体的解决方案如硬件故障排查。优化后回答生成模型提供详细步骤“请尝试同时按住电源键和音量键进行强制重启。如果仍无法开机请联系售后服务。”3.模块化RAG是一种高度灵活的架构将检索和生成模块完全解耦并允许对每个模块进行独立优化。它通常支持多种检索和生成策略的组合甚至可以动态切换模块。组件化架构将系统分解为检索、生成和评估组件可根据需求组合和替换以实现定制化。可插拔性允许轻松添加或替换组件以适应不同任务和数据源提高系统的可扩展性和适应性。自定义管道允许构建自定义处理管道根据任务需求配置不同组件灵活适应各种场景。集成外部工具支持集成外部工具和资源扩展系统的数据和功能来源。例子场景医疗诊断辅助系统假设医生问“患者出现头痛和发热症状可能的诊断是什么”检索模块1从病历数据库中检索患者的既往病史。检索模块2从医学文献中检索与症状相关的最新研究。生成模块结合两类检索结果生成回答“根据患者病史和最新研究可能的诊断包括流感和脑膜炎建议进一步检查。”六. RAG检索的流程加载Load将各种格式的文件加载后转化为文档例如将pdf加载为文本数据或者将表格转换为多个键值对。拆分Split将文档拆分为适合向量存储的较小单元以便于与向量存储和检索时的文档匹配。嵌入Embedding将文档用向量表示例如使用BERT或TF-IDF等模型进行向量化。存储Store将向量化后的数据分块存入向量数据库。检索Retrieve根据问题和文档的向量计算它们之间的相似度然后根据相似度的高低选择最相关的文档作为检索结果例如使用余弦相似度或点积等度量进行排序。生成Query将检索到的文档作为生成模型的输入根据问题生成回答例如使用GPT-3或T5等模型进行生成。七. RAG典型应用案例智能问答系统:在智能问答系统中检索增强生成可以帮助系统根据用户提出的问题从知识库中检索相关信息并生成更准确的答案。自动摘要生成在文本摘要生成任务中可以利用检索增强生成来从大量文本中检索重要信息并生成更精炼的摘要内容。自然语言生成在自然语言生成领域可以利用检索增强生成来生成更丰富、更生动的文本如生成对话、故事等。搜索引擎优化在搜索引擎优化中可以利用检索增强生成来生成更具吸引力和相关性的搜索结果摘要提高网页的点击率和用户体验。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】