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了解大模型 RAG （Retrieval-Augmented Generation）：大模型外挂知识库 （检索增强技术）

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前言

了解大模型 RAG （Retrieval-Augmented Generation）：大模型外挂知识库 （检索增强技术）

为了弥补通用的预训练大模型在某些专业领域的短板、或者特别强化大模型在某个细分场景下的能力，我们使用 RAG 外挂知识库来增强大模型的能力

什么是检索增强技术 RAG （Retrieval-Augmented Generation）

检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是一种新型AI模型，集检索和生成于一体。基于Transformer架构，RAG能够实现高质量的文本生成和检索，通过将检索模型和生成模型结合在一起，提高了生成内容的相关性和质量。

RAG的工作原理是，首先由用户提出问题，然后检索器根据问题从知识库中检索相关信息。生成器再根据检索到的信息生成答案。在这个过程中，RAG通过综合考虑生成和检索过程，实现了更准确的知识检索和答案生成。相比传统方法，RAG具有更高的准确率。

RAG具有高效性、准确性、灵活性和可扩展性等优点，可以应用于知识问答、搜索引擎优化、自然语言处理等领域。特别是在知识问答领域，RAG展现出了巨大的潜力。通过结合自然语言处理技术和知识图谱技术，RAG能够实现更高效、更准确的知识问答，极大地提升用户体验和满意度。

检索增强生成（RAG）是一种将检索和生成相结合的AI模型，具有广泛的应用前景和潜力。

检索增强技术 RAG （Retrieval-Augmented Generation）可以用于构建特定领域的大模型

检索增强技术 RAG （Retrieval-Augmented Generation） 需要解决在特定领域关键词词性的“幻觉”问题

构建特定领域的大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation）需要进行一系列步骤，以下是一些建议的步骤和注意事项：

1. 数据收集与预处理：首先，收集特定领域的大量数据，包括文本、图像、音频等。这些数据可以是公开的，也可以是通过合作伙伴或专业渠道获得的。接着，对数据进行预处理，包括清洗、标注、分类等操作，以便模型能够更好地理解和处理这些数据。
2. 模型架构设计：根据特定领域的需求和特点，设计适合该领域的RAG模型架构。可以考虑使用Transformer等先进的深度学习架构作为基础，并结合领域知识对模型进行定制和优化。
3. 知识图谱构建：为了支持高效的检索和生成，需要构建一个特定领域的知识图谱。知识图谱可以包含实体、关系、属性等信息，用于表示领域内的概念和关联。可以使用自动抽取或人工编辑的方式来构建知识图谱，并确保其质量和完整性。
4. 训练与优化：使用收集到的数据和设计好的模型架构进行训练，优化模型的参数和结构。可以使用各种训练技巧和策略，如预训练、微调、正则化等，来提高模型的性能和泛化能力。
5. 评估与调试：在训练过程中，需要定期评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。通过与其他基准模型进行对比和分析，找出模型的优点和不足，并进行相应的调试和改进。
6. 部署与应用：将训练好的RAG模型部署到实际应用场景中，如知识问答系统、搜索引擎等。根据实际应用的需求和反馈，对模型进行持续优化和更新，提高其在实际应用中的效果和用户体验。
7. 持续学习与更新：为了保持模型的时效性和准确性，需要定期更新和优化模型。可以通过收集新的数据、改进模型架构、引入新的技术等方法来实现模型的持续学习和更新。

通过以上步骤和注意事项，可以构建特定领域的大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation），并在实际应用中发挥重要作用。

除了 RAG 还有其它的模式吗

类似于 Web 里面的 MVC 一样，目前在LLM开发领域，有RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute等模式

关键词

• 向量搜索
• RAG （Retrieval-Augmented Generation）
• 检索增强技术

花有重开日，人无再少年

在这个充满困难和挑战的时期内，我们依然应该保持积极向上，放下遥不可及的欲望，平凡的普通人也可以成就自己的小梦想

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实践是检验真理的唯一标准

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