RAG是检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），概念是在2020年发表的论文《面向知识密集型NLP任务的检索增强生成》中提出的。
LLM的工作原理是基于预训练的历史数据进行推理生成文本，所以LLM在生成回答的时候可能会引入了过期的、不可预测的或者错误的信息，导致大语言模型（LLM）在生成回答时可能产生的不准确或具误导性的输出，这种导致LLM生成毫无意义的或者错误的内容，称为AI幻觉。
RAG利用向量相似度检索技术搜索文档，然后组合成prompt喂给大模型，大模型再生成最终的答案，能有效的解决AI幻觉问题和知识更新等问题。
据调查统计，目前超过80%的落地应用基本都是RAG。
RAG工作原理
做好RAG要经过数据提取、数据索引、检索、生成四个阶段，每个阶段都有不少难点。先用一张简单的图给大家看下RAG的过程：
1. 首先是数据提取
这一步的核心是要把各种结构化，非结构化数据能提取出来，用于后面的处理。这里的复杂度主要是：
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文件格式复杂，以pdf为例子，不光有文字，还夹杂有图表，图片里面又有文字。
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文件有上下文，要把上文相关的元信息提取出来，后面就更容易处理。如果不提取元信息，那下一步数据分块，就容易切分错误。
2. 其次数据索引
这一步做好文档的切分， embedding模型，把文件embedding成向量，才可以把向量存到向量数据库里面去。这里的难点又有两个：
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数据切分，过大、或过小都会有问题。所以一般是按照300~400个字节切分。还有处理更精细的，是按意图切分。
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另外就是embedding模型，文本类的有BGE、openAI的text-embedding-3；文图关联的有CLIP。现在这块的多模态模型是下一步重点。
3. 然后就是检索
检索主要分query预处理、召回两个步骤：
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query预处理主要的步骤是意图识别、同义词生成、专有名词生成等。
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召回主要就是向量数据库的工作，要支持向量检索、文本检索、多路召回能力、召回之后重排技术。
4. 最后是生成阶段
检索出来的结果在给大模型之前，还要prompt优化，包括prompt加上step by step、针对场景的加上相应的提示词等。最后的结果依赖大模型的理解、生成、逻辑推理能力，大模型能力的强弱也直接决定RAG的效果。
RAG应用场景
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通用问答系统：RAG可以根据检索到的相关信息生成准确的答案，帮助员工更快地获取所需信息，提高决策效率，这些答案可能不直接包含在训练数据中，如公司规章制度、新员工入职培训、公司合同资料解读和查询等。
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智能客服系统：RAG可以结合产品资料知识库、聊天记录、用户反馈等数据，自动为用户提供更精准的回答。
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自动化文档处理：企业可以利用RAG和LLM自动化文档处理流程，例如自动生成合同、报告或策略文件，节省时间和人力成本。
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数据分析和处理：LLM和RAG可以结合外部数据源，如数据库、API、文件等，为数据处理和分析提供更丰富的信息。
RAG工作实践
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私有化部署，企业内部数据不出组织边界，有效防止企业隐私泄漏的风险。
优势二：分级权限管理
高度定制化的访问控制，分角色、分权限、分部门授权，企业内部员工之间也可做到数据隔离，确保内部敏感信息的安全。
优势三：内容关联性
在大模型的通用智能能力之上，结合经过授权的企业内部知识和实时数据，为企业员工提供更精准、更有针对性的信息。
优势四：场景化数字助理
深挖行业属性和应用场景，集成为AI智能体的能力，与企业员工协同工作，无缝衔接企业现有工作模式，提高工作效率和质量。
优势五：与ChatGPT同等智能水平
支持Llama3、Gemma、Qwen、Baichuan、GLM等业内主流大模型，采用领先的vLLM推理引擎，可插拔式更换大模型，确保智能水平和最前沿的AI技术保持同步。
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