1.  RAG的定义 大模型（Large Language Models，LLMs）的发展经历了从小规模模型到如今大规模、深度学习技术不断突破的过程。最早的语言模型主要依赖规则和手工特征，虽然能够进行一定的语言理解和生成，但缺乏足够的灵活性和准确性。随着深度学习的兴起，尤其是深度神经网络的应用，大规模语言模型开始崭露头角。 从最初的GPT（Generative Pre-trained Transformer）到BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）再到如今的GPT-4、DeepSeek-R1等，语言模型的规模和能力迅速提升。大模型通常包含数十亿到数百亿个参数，通过海量数据进行预训练，能够捕捉到语言中的复杂关系和语境信息。大模型的预训练使其具备了强大的迁移学习能力，能够在多个任务上取得优秀的性能，无论是文本生成、问答、翻译还是推理任务。大模型的发展不仅在技术层面突破了许多原有的限制，还在应用上带来了巨大的变革。比如，基于大模型的自然语言处理技术已经广泛应用于智能助手、自动翻译、内容生成等领域，极大地提高了人机交互的效率和质量。从自然语言处理的发展历程来看，LLM已经是近期最热门的研究方向之一。 同时，大模型的研究方向是非常宽泛的，包括但不限于LLM本身，还包括提示词工程，检索增强生成及其各种变形，Agent LLM，LLM 应用框架等方向。 检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型（LLM）用海量数据进行训练，使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上，RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库，所有这些都无需重新训练模型。这是一种经济高效地改进 LLM 输出的方法，让它在各种情境下都能保持相关性、准确性和实用性。下图展示了有RAG和没有RAG的两种完全不同的答案。 2.  RAG的重要性 LLM 是一项关键的人工智能（AI）技术，为智能聊天机器人和其他自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用程序提供支持。目标是通过交叉引用权威知识来源，创建能够在各种环境中回答用户问题的机器人。不幸的是，LLM 技术的本质在 LLM 响应中引入了不可预测性。此外，LLM 训练数据是静态的，并引入了其所掌握知识的截止日期。 LLM 面临的已知挑战包括： 可以将大语言模型看作是一个过于热情的新员工，他拒绝随时了解时事，但总是会绝对自信地回答每一个问题。不幸的是，这种态度会对用户的信任产生负面影响，这是您不希望聊天机器人效仿的！ RAG 是解决其中一些挑战的一种方法，它会重定向 LLM，从权威的、预先确定的知识来源中检索相关信息。组织可以更好地控制生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成响应。 上图呈现了一个简单的RA-LLMs框架。 3.  RAG的优势 3.1 经济高效 聊天机器人开发通常从基础的大模型开始。基础模型是在广泛的广义和未标记数据上训练的 API 可访问 LLM。针对组织或领域特定信息重新训练的计算和财务成本很高。RAG 是一种将新数据引入 LLM 的更加经济高效的方法。它使生成式人工智能技术更广泛地获得和使用。 3.2 信息的及时性 即使 … Continue reading RAG与大模型的结合：让LLM更智能的关键